[Python]パックマンを遺伝的アルゴリズムしてみた — My blog
GDD(Google Developer Day)のQuizが終わりました。 その中にパックマンという問題がありました。これはパックマンの敵の動きを示されその中でいかにドットを多く取っていくかという問題でした。 敵の動きのシミュレートは(めんどくさいけど)すぐにできたので、あとは自機の動きをどのように導き出すかがポイントとなります。 うーんと唸りましたが、なんとなーく遺伝的アルゴリズムを使って計算機に導き出してもらうこととしました。 pyevolve ありがたいことにpythonには、 pyevolve という遺伝的アルゴリズムを簡単に使えるライブラリがあります。これを使わせてもらうことにしました。 ちなみに、今回はじめて遺伝的アルゴリズムを勉強したので、たぶんいろいろ間違っていると思います。ご指摘がありましたらぜひお願いします。(というか、どうやろうかな、と思ったときにこれを機会にちょっ
Pyevolveで学ぶ遺伝的アルゴリズム - mfumiの日記
Pyevolveとは、Pythonで書かれた遺伝的アルゴリズムのフレームワークです。公式サイトによれば、Pyevolveの方針は、 ・ pure python で書く ・ APIを簡単に使えるようにする ・ 進化過程をグラフ等で見れる ・ 拡張性をもたせる ・ パフォーマンスを第一にデザインする ・ 一般的な特徴を持つ ・ 全てのオプションにデフォルト値がある ・ open-source (GPL) …とのこと。遺伝的アルゴリズムは前から少し興味があったので、これを使って勉強してみたいと思います。 Pyevolveは日本語はおろか英語での情報もあまりありません。以下に参考になるサイトを挙げておきます。 公式サイト Welcome to Pyevolve documentation ! — Pyevolve v0.5 documentation 日本語でPyevolveについて書かれた唯一(
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
