使用具有遗传算法的乒乓球或supermario

Question

我试图用遗传算法训练的人工神经网络，其任务是垂直移动一栏，以便它使一个反弹球没有击中柜台后面的墙上，在其他神经网络单词，单条乒乓球。 我会直接问，因为我想知道问题是什么。 游戏窗口是200x200像素，所以我创建了40000个输入神经元。明显的疑问是：GA可以处理40000（输入）* 10（隐藏）* 2元素（基因）的染色体吗？ 因为我认为答案是否定的（我实现这个解决方案似乎并没有工作），解决方案似乎很简单，我喂NN只有4参数，这些参数坐标x，酒吧和球的Y，钉它。 很好的解决方案，但问题是：我怎么能适用于像supermario游戏这样的解决方案，其中在屏幕的敌人的数量是不固定的？当然，我不能创建一个具有动态数字输入的NN。 我希望你能帮助我。

Answer 1

你要使用的功能来代表你的国家。例如，您可以按瓷砖划分屏幕并根据考虑到敌人的功能（例如，如果敌人在瓦片中或者距离最近敌人的距离为布尔值）分配一个值。

，您仍然可以使用像素，但您可能需要预处理它们，以减少它们的大小（例如，使用一个经常性的NN）。

顺便说一句，NN可能无法处理200x200像素，但它能够学习使用尺寸为84x84x4的预处理像素（请参阅this paper）的状态表示法来播放Atari游戏。