基于遗传算法的点群体模拟 - 第1部分
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内容提要
遗传算法（GA）是一种基于自然选择的人工智能技术，适用于优化问题。本文介绍了一个项目，利用GA训练“点”群体避开障碍物并到达目标。实现步骤包括初始化、适应度评估、选择、交叉、变异和替换。每个点的运动方向作为“基因”，通过选择和变异，群体逐渐提高到达目标的能力。
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关键要点
- 遗传算法（GA）是一种基于自然选择的人工智能技术，适用于优化问题。
- 项目目标是利用GA训练点群体避开障碍物并到达目标。
- 实现步骤包括初始化、适应度评估、选择、交叉、变异和替换。
- 每个点的运动方向作为基因，通过选择和变异，群体逐渐提高到达目标的能力。
- 点的适应度通过与目标的距离计算，距离越近得分越高。
- 群体由多个点组成，最佳表现的点通过交叉和变异生成下一代。
- 障碍物要求点适应路径以成功导航。
- 目标用小红方块表示，点的目标是到达此目标以最大化适应度。
- 使用Pygame创建项目，设置全局变量控制模拟的关键参数。
- 点类表示个体代理，包含运动方向、位置和生存状态等属性。
- 种群类管理点的集合，跟踪存活的点数量。
- 障碍物类表示环境中的障碍，点需要避免碰撞。
- 进化过程通过适应度评估、选择、复制和变异实现。
- 生成下一代时，选择最佳点并进行变异，保留部分优秀个体。
- 模拟过程中可以通过调整参数和添加障碍物进行实验。
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