Генетический алгоритм для поиска наилучшего пути для бота

Question

Я недавно кодировал код codingames.com. В этом я столкнулся с несколькими проблемами, в которых, похоже, нам нужно использовать генетический алгоритм для поиска наилучшего пути для моего бота. Сначала я начал работу с базовыми алгоритмами выражения if else, что было просто прекрасно, чтобы я мог дотянуться до бронзовой лиги конкурса. Но тогда этот алгоритм не помог мне. Я искал в сети, как идти дальше, и большинство победителей бот-программирования предположили, что они использовали генетический алгоритм для этой цели. Я искал в сети о GA и узнал, что мы начинаем с данной популяции, а затем мы делаем кроссовер и мутацию, чтобы найти наиболее подходящие гены, существующие в популяции. Но мой вопрос заключается в том, как применять логику в бот-дизайне, где мы должны решить, какой толчок дал боту, и степень поворота для бота. Вот ссылка на вопрос - https://www.codingame.com/ide/puzzle/coders-strike-back Я был бы очень рад, если бы кто-то мог послать мне не только описание генов для этой проблемы, как его уже доступно - https://www.codingame.com/blog/one-hour-learn-bot-programming/ Я знаю гены или геном, которые я могу использовать. Я хочу знать, как я могу использовать его для прогнозирования моего пути. Был бы рад, если кто-то поделится псевдокодом того, как алгоритм работает в этом вопросе.

Answer 1

Если это может быть полезно, я написал статью о Microsoft TechNet относительно генетических алгоритмов, чтобы найти лучший (или вполне) путь для решения лабиринта. В статье есть демонстративное видео, а исходный код (в VB.NET) свободно загружаемый.

Вы найдете все эти на: http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/29844.aspx

Надеется, что это помогает

Answer 2

Существует формула -3 скорости, которая приведет вас к вашей цели:

print nextcheckpointx-3*velocity, cextcheckpointy-3*velocity, 'BOOST'