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有没有办法改进我的遗传算法?

我对 GA 感兴趣并想做我自己的。
这就是我想要实现的任务:
我得到了一个 16x16 的“世界”字段。我用随机基因创建了 16 个机器人。每个基因是一个包含 1-19 的 4 个数字的数组(16-19 将转向机器人方向,1-15 是机器人将在指定方向上前进的场量)。在这个词中,我采取随机位置并试图使从领导机器人到目标的距离尽可能小。

我创造新一代的方式:

  1. 挑选距离最小的 8 个机器人并将它们放入下一代(无交叉)

  2. 为我在“1)”中挑选的 8 个最好的机器人做交叉(所以我得到了 8 个新机器人)

  3. 随机变异 2 个交叉机器人,最后将它们放入下一代。现在我有 16 个新一代机器人。

问题是:在我所有尝试的 1/100 中,我只得到距离 == 0。但是我经常得到距离 1 和 2(我等到第 1000 代,然后我放弃,再试一次)有没有办法改善这一点?还是不能用 GA 做得更好?

algorithm artificial-intelligence genetic-algorithm

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