蓬松的鸟类遗传算法人群改善

Question

我正在尝试创建一种学会玩挥舞着鸟的遗传算法。我的游戏有效，这是我的鸟类课：

public class Bird extends Player {
public NNetwork network;
public Bird(float x, float y, float velX, float velY, float width, float height) {
    super(x, y, velX, velY, width, height);
    NTopology topo = new NTopology(3,5,1);
    network = new NNetwork(topo, 0.1f, 0.1f, true);
}
public void reset() {
    setAlive(true);
    setX(0f);
    setY(1000f);
    setVelY(0f);
}
/**
 * Feeds the parameters into the neural net
 * @param dyTop height difference to the top edge
 * @param dyBot height difference to the bottom edge
 * @param dx distance to the obstacles
 * @return true if the bird thinks it would be good to jump
 */
public void jump(float dyTop, float dyBot,float dx) {
    network.feed(dyTop, dyBot, dx);
    if(network.getOutputs()[0]>0f) super.flap();
}
public void update(float dyTop, float dyBot, float dx) {
    super.update();
    jump(dyTop, dyBot, dx);
}
public Bird mutate() {
    Bird ret = this;
    ret.network.mutate();
    ret.setAlive(true);
    ret.setScore(0f);
    ret.setX(0);
    ret.setY(1000);
    return ret;
}

}

这些是种群突变函数

public ArrayList<Bird> sortBirds(ArrayList<Bird> birds) {
    ArrayList<Bird> ret = birds;
    Collections.sort(ret, new Comparator<Bird>() {
        @Override
        public int compare(Bird bird, Bird t1) {
            return bird.getScore() < t1.getScore() ? 1 : -1;
        }
    });
    lastBestScore = ret.get(0).getScore();
    return ret;
}

public ArrayList<Bird> repopulate(ArrayList<Bird> birds) {
    birds = sortBirds(birds);
    Bird bestBird = this.birds.get(0);
    Bird[] retA = new Bird[birds.size()];
    birds.toArray(retA);
    retA[0] = bestBird;
    for(int i = 0; i < 3; i++) {   //replace the 3 worst birds with mutations of the best one (there are always at least 5 birds)
        retA[retA.length-1-i] = bestBird.mutate();
    }
    ArrayList<Bird> ret = new ArrayList<>(Arrays.asList(retA));
    for(Bird b : ret) {b.reset();}
    generation++;
    return ret;
}

bird.reset((函数只是恢复了鸟并将其设置回开始。当每只鸟死了时，称为((。从理论上讲，这些功能应该随着时间的流逝而改善我的人口，但是当鸟比其他鸟更好时，下一代也很糟糕。

我是否误解了遗传算法的工作原理，还是代码中有错误？(如果您需要更多代码，我可以将其发布(

Answer 1

首先，您的代码中没有交叉，这很糟糕。它通常给出更好的结果。

其次，您是否只保留最佳的基因组和3个突变，其余的人群才会从头开始再生？ - 这不会很好，因为您需要更多的多样性。

如果您想单独使用突变，我建议将最好的一半克隆到新一代，而另一半 - 最好的一半突变。但是我敢肯定，在这种情况下，您也会陷入本地最大最大的位置，但这将比您如何做。

从我对脆弱鸟的经验来看，您最好从恒定的列开始，因为鸟类的学习更简单，并且调试更容易。