AI進化技術玩Asteroids

目錄

1. 介紹Neat AI

   • 1.1 什麼是Neat AI？
   • 1.2 目標和用途
   • 1.3 歷史和發展

2. 編碼Asteroids遊戲

   • 2.1 Asteroids遊戲簡介
   • 2.2 創建遊戲世界
   • 2.3 創建太空船和子彈
   • 2.4 輸入到神經網絡
   • 2.5 遊戲設計決策

3. 神經網絡訓練

   • 3.1 世代訓練概述
   • 3.2 父母選擇和交叉
   • 3.3 突變和進化
   • 3.4 Elitism的應用

4. 訓練成果和評估

   • 4.1 遊戲行為和策略
   • 4.2 神經網絡表現
   • 4.3 優勢和不足
   • 4.4 未來展望

5. 結論與展望

介紹Neat AI

Neat AI是什麼？是一種新型人工智慧技術，應用於模擬進化算法和神經網絡的結合。這項技術旨在模仿自然進化的過程，通過逐代進化來優化機器學習模型。

1.1 什麼是Neat AI？

Neat AI是一種神經演化的算法，它模仿了自然進化的原則，通過模擬生物進化的方式，自動生成和優化神經網絡。

1.2 目標和用途

Neat AI的目標是通過進化算法來改進神經網絡的性能，使其能夠更好地解決各種問題，應用於各個領域，包括遊戲開發、機器人控制、金融預測等。

1.3 歷史和發展

Neat AI技術最初由Kenneth O. Stanley和Risto Miikkulainen於2002年提出，自那以後一直在不斷發展和改進，被廣泛應用於各種領域，成為人工智慧研究的重要分支。

編碼Asteroids遊戲

2.1 Asteroids遊戲簡介

Asteroids是一款經典的街機遊戲，於上世紀80年代推出，玩家操作一艘小太空船在宇宙中飛行，射擊巨大的岩石和敵人飛船。

2.2 創建遊戲世界

首先，我們需要創建遊戲世界的表示，包括太空船、岩石和其他元素。使用Python中的Pygame庫可以輕鬆實現這一點。

2.3 創建太空船和子彈

為了實現玩家的太空船和子彈，我們需要創建相應的類。太空船需要能夠移動和射擊，而子彈需要能夠擊中岩石並消失。

2.4 輸入到神經網絡

為了讓太空船能夠自主操作，我們需要將遊戲狀態作為輸入餵入神經網絡。這包括太空船的位置、速度以及周圍岩石的位置。

2.5 遊戲設計決策

設計遊戲的關鍵是如何讓神經網絡學習和優化。我們需要考慮如何設置適當的獎勵和懲罰，以引導神經網絡學習正確的策略。

神經網絡訓練

3.1 世代訓練概述

Neat AI通過進化算法進行神經網絡訓練，每一代都是一個遊戲中的太空船群體，通過評估每個太空船的性能來進化。

3.2 父母選擇和交叉

在每一代結束時，根據每個太空船的表現，選擇優秀的太空船作為下一代的父母，通過交叉繁殖產生下一代。

3.3 突變和進化

在交叉之後，對新一代的神經