拆书《复杂》
易拉罐清扫机器人的遗传算法。
工作原理，基础内容同遗传算法（一），这里具体实例的工作原理。
1.生成初始群体。初始群体有200个随机个体（策略）。
每个个体策略有243个“基因”。每个基因是一个介于0和6之间的数字，代表一次动作（0=向北移动，1=向南移动，2=向东移动，3=向西移动，4=不动，5=捡拾罐子，6=随机移动）。在初始群体中，基因都随机设定。程序中用一个伪随机数发生器来进行各种随机选择。
重复后面的步骤1000次。
2.计算群体中每个个体的适应度。在程序中，是通过让罗比执行100次不同的清扫任务来确定策略的适应度。每次将罗比置于位置（0，0），随机撒一些易拉罐（每个格子至多1个易拉罐，格子有易拉罐的概率是50%）。然后让罗比根据策略在每次任务中执行200个动作。罗比的得分就是策略执行各任务的分数。策略的适应度是执行100次任务的平均得分，每次的罐子分部都不一样。
3.进化。让当前群体进化，产生下一代群体。
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本文标题：遗传算法（二）—进化的罗比 - 草稿
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/nvxabktx.html
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