打几分钟飞机才标准(男人战斗力多久算合格)

男人战斗力多久算合格

因为我一直和导师一起研究进化算法，所以我主要从事遗传算法的研究，但是我并不擅长学习，也没有任何学术成就，这真是可耻的。许多人认为进化算法没有任何工程效果。这不是羞辱我作为遗传算法吗？好吧，事实上，我也认为遗传算法完全没有效果，嘿，在春节假期做一些小玩意还是让遗传算法有点有趣，这仍然是一个好主意。本文采用遗传算法对神经网络进行优化，神经网络根据当前位置（现在只能左右移动）判断飞机的运动方向。首先，让我们介绍一下遗传算法。实际上，遗传算法是模仿自然生物繁殖的现象和规律，并反复计算相应适应度函数的最优解。遗传算法主要由以下运算符组成：听起来很摇晃，因为遗传算法实际上没有任何理论支持。当然，这只是一个仿生算法，其他算法也缺乏理论支持，例如：粒子群优化（PSO），蚁群算法。实际上，与其他优化算法相比，遗传算法通常可以逃脱局部最优，达到全局最优，但是并没有像穷举法那样剧烈地求解。首先，我们需要定义神经网络的结构。该神经网络不是使用张量流构建的，因为无法使用遗传算法在张量流中对其进行优化。当然，代码相对简单。这是结合了神经网络和遗传算法的代码。在神经网络中，我们有很多权重，在不同的优化算法中，我们控制这些权重以使神经网络在一定的损失函数下达到全局最优，从而获得全局最优解。同样，在遗传算法中，我们将这些权重用作我们的基因或染色体。每个人在整个神经网络中都有自己的所有权价值。我们根据这些重量控制飞机的运动方向，以避免与炸弹相撞。同时，我们为每个人（神经网络）评分。从中知道哪个人的体重更好，哪个体重在人群中居首位。这样，我们可以执行选择，杂交和突变操作。这是游戏的开始。开始游戏时，我们随机生成一些个体作为初始变量值。游戏期间，许多飞机（个人）会炸毁炸弹，
有些飞机后来炸毁，自然它们会有不同的分数。这些分数只是每个人（神经网络）的适应度函数值。这也符合遗传算法“适者生存，自然选择”的选择特征。当所有飞机都死了时，我们可以根据这些人获得的分数生成下一代组（即，在更新函数中确定is_ai_all_dead，然后重新生成该人）。刚开始时：它几乎是自杀性的人类炸弹，然后慢慢学习了，但是实际上，由于我的代码相对简单，因此遗传算法仍然不够用。因为它没有学习如何真正避开飞机。在我当中，我认为有几个原因要感谢大家观看忙碌的人在做家务时写的文章。今天是二十三（除夕），明天是2018年的春节，新年即将开始。同时，这也表明我在过去的一年中浪费了我，或者什么也没有浪费。我希望在新的一年发行论文，然后在kaggle比赛中取得更好的成绩。祝大家新年快乐，一切顺利。无论您做什么，都将经历所有事情。