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Artificial intelligence 如何确定基因组的特征？

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在人工智能中，有没有简单和/或非常直观的例子来说明如何将基因组应用到模拟中

基本上，我要做的是一个简单的演练（不是教程，而是总结性质的东西），其中详细介绍了如何实现一个基因组，从而改变一个群体中“个体”的特征

这些基因应该而不是是这样的：

  • 弥撒
  • 力量
  • 长度
  • 等等
但是，它们应该是定义上述事物的事物，从模拟居民的实际特征中提取基因组

我清楚我想要什么吗

不管怎么说，如果有什么方法你已经尝试过了，那更好，并且它以一种类似的形式实现了进化，那么无论如何，继续并发布它吧！灵感越有趣越好：）

如果你自己实现你的“个体”，那么任何物体都可以充当你的基因组

特性

进一步简化的一种方法是将您的特征转换为枚举。通过这种方式，您可以通过从父代基因中选择特征来进行简单的重组，并通过随机选择特征的一个枚举值来进行基因突变

一旦这项工作开始，您可以对值范围进行更细致的处理，但使用枚举可以帮助我在一开始就保持清楚

健身

然后，为了赋予这些特征含义，您需要一个描述性能的适应度函数。特征之间的关系取决于你，因此你可以用任何有意义的方式来描述它。这为比较两个基因组提供了一种一致的方法

模拟

然后，运行一个模拟，只需从几个家长开始，生成一组孩子，然后彼此完成。这当然可以自动化，但为了清晰起见，这里有一个明确的示例

Java示例

import java.util.PriorityQueue;

class Genome implements Comparable<Genome> {

    public enum Mass {
        LIGHT(1),
        AVERAGE(2),
        HEAVY(3);

        final Integer value;
        Mass(Integer value) {
            this.value = value;
        }
    }

    public enum Strength {
        WEAK(1),
        AVERAGE(2),
        STRONG(3);

        final Integer value;
        Strength(Integer value) {
            this.value = value;
        }

    }

    public enum Length {
        SHORT(1),
        AVERAGE(2),
        LONG(3);

        final Integer value;
        Length(Integer value) {
            this.value = value;
        }
    }

    private final Mass mass;
    private final Strength strength;
    private final Length length;

    public Genome(Mass mass, Strength strength, Length length) {

            this.mass = mass;
            this.strength = strength;
            this.length = length;
    }

    private Integer fitness() {

        return strength.value * length.value - mass.value * mass.value;
    }

    @Override public int compareTo(Genome that) {

        // notice the fitter is less in precedence
        if(this.fitness() > that.fitness())
            return -1;
        else if(this.fitness() < that.fitness())
            return 1;
        else // this.fitness() == that.fitness()
            return 0;
    }

    public static Genome recombine(Genome... parents) {

        if(parents.length < 1)
            return null;

        // Select parents randomly and then characteristics from them
        Mass mass = parents[(int)(Math.random() * parents.length)].mass;
        Strength strength = parents[(int)(Math.random() * parents.length)].strength;
        Length length = parents[(int)(Math.random() * parents.length)].length;;

        return new Genome(mass, strength, length);
    }

    public static Genome mutate(Genome parent) {

        // Select characteristics randomly
        Mass mass = Mass.values()[(int)(Math.random() * Mass.values().length)];
        Strength strength = Strength.values()[(int)(Math.random() * Strength.values().length)];
        Length length = Length.values()[(int)(Math.random() * Length.values().length)];

        return new Genome(mass, strength, length);
    }

    public static void main() {

        PriorityQueue<Genome> population = new PriorityQueue<Genome>();

        Genome parent1 = new Genome(Mass.LIGHT, Strength.STRONG, Length.SHORT);
        Genome parent2 = new Genome(Mass.AVERAGE, Strength.AVERAGE, Length.AVERAGE);
        Genome parent3 = new Genome(Mass.HEAVY, Strength.WEAK, Length.LONG);

        population.add(parent1);
        population.add(parent2);
        population.add(parent3);

        Genome child1 = Genome.recombine(parent1, parent2);
        Genome child2 = Genome.recombine(parent1, parent2);
        Genome child3 = Genome.recombine(parent1, parent3);
        Genome child4 = Genome.recombine(parent1, parent3);
        Genome child5 = Genome.recombine(parent2, parent3);
        Genome child6 = Genome.recombine(parent2, parent3);
        Genome child7 = Genome.recombine(parent1, parent2, parent3);
        Genome child8 = Genome.recombine(parent1, parent2, parent3);
        Genome child9 = Genome.recombine(parent1, parent2, parent3);

        child1 = Genome.mutate(child1);
        child2 = Genome.mutate(child2);
        child4 = Genome.mutate(child4);
        child8 = Genome.mutate(child8);

        population.add(child1);
        population.add(child2);
        population.add(child3);
        population.add(child4);
        population.add(child5);
        population.add(child6);
        population.add(child7);
        population.add(child8);
        population.add(child9);

        // and the winner is...
        Genome fittest = population.peek();
    }
}

import java.util.PriorityQueue;

class Genome implements Comparable<Genome> {

    private final Integer sequence;

    private static final Integer bitmaskChunk = 3; // ...0011

    private static final Integer shiftMass = 0; // ...00XX
    private static final Integer shiftLength = 2; // ...XX00

    private static final Integer shiftModulus = 4; // ...0000

    private Integer getMass() {

        return (sequence >>> shiftMass) & bitmaskChunk;
    }

    private  Integer getLength() {

        return (sequence >>> shiftLength) & bitmaskChunk;
    }

    public Integer getStrength() {

        return getMass() * getLength();
    }

    public Genome(Integer sequence) {

        this.sequence = sequence % (1 << Genome.shiftModulus);
    }

    private Integer fitness() {

        // Some performance measure
        return getStrength() * getLength() - getMass() * getMass();
    }

    @Override public int compareTo(Genome that) {

        // notice the fitter is less in precedence
        if(this.fitness() > that.fitness())
            return -1;
        else if(this.fitness() < that.fitness())
            return 1;
        else // this.fitness() == that.fitness()
            return 0;
    }

    public static Genome recombine(Genome... parents) {

        if(parents.length < 1)
            return null;

        Integer sequence = 0;

        // Select parents randomly and then characteristics from them
        sequence += parents[(int)(Math.random() * parents.length)].getMass() << Genome.shiftMass;
        sequence += parents[(int)(Math.random() * parents.length)].getLength() << Genome.shiftLength;

        return new Genome(sequence);
    }

    public static Genome mutate(Genome parent) {

        Integer sequence = parent.sequence;

        // Randomly change sequence in some way
        sequence *= (int)(Math.random() * (1 << Genome.shiftModulus));

        return new Genome(sequence);
    }

    public static void main() {

        PriorityQueue<Genome> population = new PriorityQueue<Genome>();

        Genome parent1 = new Genome((int)(Math.random() * (1 << Genome.shiftModulus)));
        Genome parent2 = new Genome((int)(Math.random() * (1 << Genome.shiftModulus)));
        Genome parent3 = new Genome((int)(Math.random() * (1 << Genome.shiftModulus)));

        population.add(parent1);
        population.add(parent2);
        population.add(parent3);

        Genome child1 = Genome.recombine(parent1, parent2);
        Genome child2 = Genome.recombine(parent1, parent2);
        Genome child3 = Genome.recombine(parent1, parent3);
        Genome child4 = Genome.recombine(parent1, parent3);
        Genome child5 = Genome.recombine(parent2, parent3);
        Genome child6 = Genome.recombine(parent2, parent3);
        Genome child7 = Genome.recombine(parent1, parent2, parent3);
        Genome child8 = Genome.recombine(parent1, parent2, parent3);
        Genome child9 = Genome.recombine(parent1, parent2, parent3);

        child1 = Genome.mutate(child1);
        child2 = Genome.mutate(child2);
        child4 = Genome.mutate(child4);
        child8 = Genome.mutate(child8);

        population.add(child1);
        population.add(child2);
        population.add(child3);
        population.add(child4);
        population.add(child5);
        population.add(child6);
        population.add(child7);
        population.add(child8);
        population.add(child9);

        // and the winner is...
        Genome fittest = population.peek();
    }
}

import java.util.PriorityQueue；
类实现了可比较的{
公共枚举质量{
灯（1），
平均（2），
重型（3）；
最终整数值；
质量（整数值）{
这个值=值；
}
}
公众人数{
弱（1），
平均（2），
强（3）；
最终整数值；
强度（整数值）{
这个值=值；
}
}
公共枚举长度{
短（1），
平均（2），
长（3）；
最终整数值；
长度（整数值）{
这个值=值；
}
}
私人最终质量；
私人最终实力；
私人最终长度；
公共基因组（质量、强度、长度）{
这个质量=质量；
力量=力量；
这个长度=长度；
}
私有整数适应度（）{
返回strength.value*length.value-mass.value*mass.value；
}
@覆盖公共int compareTo（基因组）{
//请注意，装配工的优先级较低
if（this.fitness（）>that.fitness（））
返回-1；
else if（this.fitness（）
编码

因为听起来你想把这些特征编码成一个序列，其中一些特征在序列中是显式的，而另一些特征在序列中是显式的