灵巧的健身房：适用于OpenAI Gym环境的神经进化

关于 该存储库包含允许您使用算法及其变体来训练，测试和可视化环境（游戏）的代码。 该项目的两个目标是 通过配置文件使此工作尽可能简单。 通过同时评估多处理器计算机上的总体适应性，使代码快速运行。 快速开始 首先，您应该从源代码安装和 。 然后执行以下操作： % python3 neat-evolve.py config/cartpole 这将使用在环境中运行整洁的python，因此您可以利用计算机上的所有核心。 演进完成后，您可以通过以下方法尝试演进网络： % python3 neat-test.py models/CartPole-v1<fitness>.dat 其中<fitness>是您发展的网络的适用性。 visuals文件夹将包含显示相应模型的PDF， runs文件夹将包含具有适应性历史记录（平均值，标准偏差，最大值）的CSV文件。 要可视化此历史记录，您可以在此CSV文