另乙個進化實驗。
我正在使用
來自nuget
的並行神經網路
庫來backpropagationnetwork
進行強化學習。
遺傳突變,強化學習和適當的選擇使得魚學習如何找到食物。
在這裡,a
fish
是具有神經網路,顏色,尺寸,空氣動力學效率和感測器的實體,其將食物的位置與其相應的神經輸入的角度和距離進行饋送。
魚的性質包含在乙個
fishchromosomes
,可以與另乙個染色體交配,以產生突變的後代。
計算神經網路的輸出,並用於計算魚類的航向角度和速度,從而在我們的環境中完成魚的迴圈和魚的生命。
輸入神經元的數量對應於魚上感測器的解析度。
所有這些都發生在
fish
課堂內。
每個fishchromzomes
都有物理基因和心理基因,物理基因是大小,空氣動力學效率(控制速度)和顏色。
心理基因只是
networkdata
執行魚的神經網路。
高空氣動力效率的魚快速移動,較大的魚需要更多的食物來生存,顏色不影響魚的表現。
魚類有乙個短暫的記憶,以前的10個步驟,直到那個例子,這是用來訓練魚成功飼養後。
當魚成功到達食物時,先前10個佇列中儲存的步驟用於訓練魚類上的神經網路,使魚類以更好的方式尋找食物。
因此,一條魚學會了。
所有這些都在
fishlearn
類中實現。
魚的每個步驟都被新增到佇列中,以便在魚飼料時用於事件。
隱藏收縮
public加強學習導致模擬中每條魚不斷變化的神經網路,當魚飼料時學習以前的步驟。class
fishlearn);}
public
void
addstep
(ienumerable
neuralinputs
,ienumerable
neuraloutputs);
trycatch
}public
void
learnprevioussteps
(int
iterations)}
當兩個實體的屬性被遺傳突變時,它們的兩個屬性都被疊加起來以產生具有不同特徵的新實體。
由於我們在模擬中的魚進食,飼料計數由每只魚保持,當定時器重新設定時,選擇最好的魚進行雜交以產生新的個體。
由於神經網路對於每條魚都是不同的,所以後代將具有獨特的神經網路,因此具有不同的行為。
在我們的應用中,魚的物理基因以下列方式混合。
選擇的交叉點,以使兩個神經網路合併。networkdata
物件被用於此合併。
隱藏複製**
if以列表的長度作為最大值隨機抽取交叉點。(frontback
)
兩個基因列表被複製在交叉點的兩邊。
隱藏複製**
public模擬中的食物每次消耗時都會自動生成。static
list
mixgenesup
(list
one,
list
two)
);else
genes
.add
(new
gene
());
}return
genes;}
魚不能看到對方,但可以在任何給定的時間看到所有食物顆粒的位置。
感測器值被計算並應用於神經網路,讀取輸出,並計算和應用魚的航向角和前進速度。
隱藏複製**
backpropagation
神經網路庫的類直接用於此目的。
選擇只有一條或兩條魚重新產卵整個下一代可能導致所需特徵的損失,因此來自前3名魚的兩條魚被選中並交配以產生後代。 隱藏
複製**
public最初,魚幾乎不知道如何到達食物,有些人繼續圍繞著像斑馬魚一樣在陪替氏盤中盤旋。void
nextgeneration()}
一代又一代,魚獲得了能夠消耗更多食物的特質。
結果是可見的,就像幾代人一樣,魚直接去吃食物,獲得群眾行為。
人口的總體適應度只不過是在圖形視窗中繪製的魚的總食物,而且一代又一代就可以看出一致性的增加。
這證明模擬是成功的,遺傳突變正在成功地生產適應者。
出現的另乙個特點是拍攝兩顆食物顆粒的中點。
實驗表明,當乙隻青蛙在兩距離遠的地方顯示兩隻昆蟲時,青蛙最初朝著食物**的中間方向移動,
然後在乙個閾值距離之後,它選擇一邊。
幾代之後,我們的魚也有相似的行為。
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