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我正在使用控制“生物”的神经网络进行非常基本的人工生命模拟。我为我的前几次尝试制作了自己的版本，但成功有限。我决定暂时使用 TensorFlow（或者任何库都可以工作）。问题是我想要一种输入输入权重并接收输出的方法，而不需要网络尝试训练自己（就像我能找到的所有教程和示例中所做的那样。我将在最后包含我自己的代码，所以如果有一个简单的解决方案，那将是最好的，尽管库将使早期测试更容易。

我一直在试验不断进化的人造生物，但到目前为止所有的生物都死了。初始化非无性繁殖的生物；我创建了大约 8 个随机神经元，它们都有一个连接输入和一个连接输出。我正在使用突变来获得一组权重，这些权重用于小型神经网络，可以形成循环连接。我有 15 个输入和 5 个输出。隐藏层最多有 25 个神经元。变异几率为 25%。不同的突变是添加连接、禁用连接、对权重进行小的更改、添加神经元和禁用神经元。我的突变几率有问题吗？

我在 p5js 中的基因 3D boid 不断逃离它们的边界框。我一定做得不对，可以使用一些帮助。这是一个现场草图。

这是边界框代码：

协助将不胜感激。

我很好奇中国是否有一些AIOps的开源平台？我正在尝试将我的系统集成到一个仪表板中。