c# - .Net 中的遗传算法 - 可变染色体 - 外星飞船场景

Question

我想实现一个编写程序的遗传算法，试图解决一个特定的问题。

“程序”只不过是将由适应度函数评估的函数列表，因此我可以知道什么是最好的“程序”。顺序不适合我，不会影响适应度评价。

我想弄清楚的大问题是，调用的函数列表应该是可变的，例如可变的染色体数。 我有需要调用的函数，带有可变参数，也有可以(可选)调用的函数，也带有可变参数。

我已经找到了那些很棒的 GA 框架，但我对遗传编程真的很陌生，我不知道什么是解决这个问题的最佳框架:

• https://github.com/giacomelli/GeneticSharp

• https://dev.heuristiclab.com

• http://evolute-csharp.sourceforge.net/

所以，想象一下这个问题:

• 在一个开放的领域，比如一个二维空间，一艘外星飞船需要在尽可能短的时间内从A点到达B点。但是程序不知道B点在哪里。
• 您可以将开放区域想象成一个网格，就像一个棋盘，但更大 (100X100)。
• 开阔的 field 可以有障碍物。飞船应该尽量避开。
• 该程序必须执行一些功能，例如选择飞船模型和加气。
• 然后飞船可以执行前后左右等功能。
• 宇宙飞船还可以使用超高速，就像运输工具一样可以到达网格中的任何一点。
• 可选函数可以被调用多次，但如果它像一种突变一样工作，那就太好了，它只工作 5% 的次数。
• 所有使用的函数和参数都会影响适应度评估。
• 函数的顺序不影响适应度评估。

为了更好地理解，如果我可以将我的 INPUT 描述为 JSON，它会是这样的:

{
    "FixedFunctions":[
        {"Name":"ChooseModel", "Parameters":[{"Name":"Type", "MinValue":1, "MaxValue":5,"Step":1}]},
        {"Name":"FillUp", "Parameters":[{"Name":"Litters", "MinValue":1, "MaxValue":100,"Step":2}]}
        ]
    "OptionalFunctions":[
        {"Name":"GoFront", "Parameters":[{"Name":"Steps", "MinValue":1, "MaxValue":50,"Step":5}]},
        {"Name":"GoBack", "Parameters":[{"Name":"Steps", "MinValue":1, "MaxValue":50,"Step":2}]},
        {"Name":"GoRight", "Parameters":[{"Name":"Steps", "MinValue":1, "MaxValue":25,"Step":2}]},
        {"Name":"GoLeft", "Parameters":[{"Name":"Steps", "MinValue":1, "MaxValue":25,"Step":2}]},
        {"Name":"HyperTeleport", "Parameters":[
            {"Name":"PointX", "MinValue":1, "MaxValue":100,"Step":2},
            {"Name":"PointY", "MinValue":1, "MaxValue":100,"Step":2}]}
        ]
}

所以 cromossome 可以是简单的东西，也可以是复杂的东西:

- [ChooseModel(1), FillUp(30), HyperTeleport(3,5), GoBack(50)]
- [ChooseModel(3), FillUp(60), HyperTeleport(20,50), GoRight(2)]
- [ChooseModel(4), FillUp(40), GoFront(10), GoRight(2), GoLeft(30), GoBack(80), HyperTeleport(20,30), GoRight(5)]
...

所以我在这里寻求帮助。解决我的问题的最佳方法是什么？ 我发现的所有示例都在讨论固定大小的染色体，但在我的问题中，我有多种选择。使用 Heuristiclab 会很棒，因为我可以暂停并继续，因为看到操作正在发生。

如果你能读到这里，非常感谢!!!

抱歉发了这么长的帖子。 '哦'

Answer 1

这是一个非常好的教程，介绍了用 javascript 实现的机器学习，它可以引导火箭绕过障碍物。这几乎正​​是您要通过项目实现的目标 https://www.youtube.com/watch?v=bGz7mv2vD6g

详细解释了如何根据适应度设置火箭路径的演化。该算法将值添加到数组中，这些值是火箭为避开障碍物所采取的步骤。

每一轮，每枚火箭的路径数组都会根据上一轮最成功的路径进行更新。随着时间的推移，路径会得到改善。