用神经网络和遗传算法,玩转Flappy Bird,很简单的。
这个GitHub项目里,所有代码都是用HTML 5写的。
神经网络的部分,用了突触神经网络(Synaptic Neural Network)库。
首先,创建一个拥有10只小鸟的种群,它们要在游戏的过程中繁衍和进化。
这10只小鸟,都是靠随机的神经网络,决定下一步扇不扇翅膀。神经网络有三层:
输入层:两个神经元
隐藏层:六个神经元
输出层:一个神经元
每输入一个小鸟的当前的位置,就会经过三层网络,输出一个0到1之间的值:大于0.5就扇翅膀,不大于就不删。
游戏过程中,需要观察每只小鸟的资质,用到的是适应度函数 (fitness function) 。适者生存嘛。
当整个种群都死了之后,四只成绩最好的小鸟获得奖励,并繁育10只后代。
这里的“自然法则” (即运算) 有三种:
一是选择 (Selection) ;
二是杂交 (Crossover) ;
三是变异 (Mutation) 。
规则是:
· 前两名,杂交生出一个后代
· 4只中随机选两只,杂交生出三个后代
· 4只中随机选两只,分别直接复制,生成两个 (和上代一样的) 后代
· 给每个后代施加一些变异
让只只后代继续游戏。就这样,一代一代生生不息。
一开始,全体见光死。
第11代,娴熟多了。
第23代,更加精湛。
这样生动的养成游戏,你也去玩玩吧。
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