neural-network - 球和梁的健身功能

Question

我有问题要解决，任何建设性的帮助都会很好。

无论如何，我必须制作遗传算法来创建神经网络来解决问题 Ball-and-Beam。我想象的唯一健身功能是设置一些时间（如 3 - 10 秒）并测试人口中的每个单位是否能在船上存活（健身 = t/T ; t - 它存活的时间，T - 总时间），即需要很长时间:(。

模拟看起来像这样

该遗传算法应该为每个隐藏层生成权重、训练系数和神经元数量。大多数情况下我已经完成了其余的事情，但健身是我最大的问题。

感谢帮助 ！

Answer 1

我认为你在“设定一些时间并测试人口中的每个单位是否能在船上生存”方面是正确的。

我用“桥梁建造者遗传算法”做了类似的事情，在这种情况下我的适应度函数是“建造桥梁，让汽车通过它。汽车的距离和时间是适应度结果”。评估这种适应度函数需要很长时间，因此您可以尝试一些方法来使其更快：

• 并行性：我想你的遗传算法支持并行评估染色体的适应度，如果它支持你可以同时运行尽可能多的球和光束模拟。在桥梁建造者健身功能的情况下，我同时测试了大约 100 座桥梁。
• 物理引擎的时间尺度：如果你使用物理引擎来执行你的模拟，也许你可以改变它的时间尺度。尝试将时间刻度更改为 0.5 或更小。结果可能不像正常时间尺度那样完美，但可以接受创建您的神经网络。

我不知道您使用什么语言来构建您的遗传算法，如果您使用的是 C#，您可以尝试使用GeneticSharp。我用它来创建具有并行适应度函数评估的桥梁构建器遗传算法。