使用具有遺傳算法的乒乓球或supermario

Question

我試圖用遺傳算法訓練的人工神經網絡，其任務是垂直移動一欄，以便它使一個反彈球沒有擊中櫃檯後面的牆上，在其他神經網絡單詞，單條乒乓球。 我會直接問，因爲我想知道問題是什麼。 遊戲窗口是200x200像素，所以我創建了40000個輸入神經元。明顯的疑問是：GA可以處理40000（輸入）* 10（隱藏）* 2元素（基因）的染色體嗎？ 因爲我認爲答案是否定的（我實現這個解決方案似乎並沒有工作），解決方案似乎很簡單，我喂NN只有4參數，這些參數座標x，酒吧和球的Y，釘它。 很好的解決方案，但問題是：我怎麼能適用於像supermario遊戲這樣的解決方案，其中在屏幕的敵人的數量是不固定的？當然，我不能創建一個具有動態數字輸入的NN。 我希望你能幫助我。

Answer 1

你要使用的功能來代表你的國家。例如，您可以按瓷磚劃分屏幕並根據考慮到敵人的功能（例如，如果敵人在瓦片中或者距離最近敵人的距離爲布爾值）分配一個值。

，您仍然可以使用像素，但您可能需要預處理它們，以減少它們的大小（例如，使用一個經常性的NN）。

順便說一句，NN可能無法處理200x200像素，但它能夠學習使用尺寸爲84x84x4的預處理像素（請參閱this paper）的狀態表示法來播放Atari遊戲。