java - 飞扬的鸟遗传算法种群改进

我正在尝试创建一个遗传算法，学习如何玩飞鸟。
我在玩游戏，这是我的鸟课：

public class Bird extends Player {

public NNetwork network;

public Bird(float x, float y, float velX, float velY, float width, float height) {
    super(x, y, velX, velY, width, height);
    NTopology topo = new NTopology(3,5,1);
    network = new NNetwork(topo, 0.1f, 0.1f, true);
}

public void reset() {
    setAlive(true);
    setX(0f);
    setY(1000f);
    setVelY(0f);
}

/**
 * Feeds the parameters into the neural net
 * @param dyTop height difference to the top edge
 * @param dyBot height difference to the bottom edge
 * @param dx distance to the obstacles
 * @return true if the bird thinks it would be good to jump
 */
public void jump(float dyTop, float dyBot,float dx) {
    network.feed(dyTop, dyBot, dx);
    if(network.getOutputs()[0]>0f) super.flap();
}

public void update(float dyTop, float dyBot, float dx) {
    super.update();
    jump(dyTop, dyBot, dx);
}

public Bird mutate() {
    Bird ret = this;
    ret.network.mutate();
    ret.setAlive(true);
    ret.setScore(0f);
    ret.setX(0);
    ret.setY(1000);
    return ret;
}

}
这些是种群突变函数

public ArrayList<Bird> sortBirds(ArrayList<Bird> birds) {
    ArrayList<Bird> ret = birds;
    Collections.sort(ret, new Comparator<Bird>() {
        @Override
        public int compare(Bird bird, Bird t1) {
            return bird.getScore() < t1.getScore() ? 1 : -1;
        }
    });
    lastBestScore = ret.get(0).getScore();
    return ret;
}


public ArrayList<Bird> repopulate(ArrayList<Bird> birds) {
    birds = sortBirds(birds);
    Bird bestBird = this.birds.get(0);
    Bird[] retA = new Bird[birds.size()];
    birds.toArray(retA);
    retA[0] = bestBird;
    for(int i = 0; i < 3; i++) {   //replace the 3 worst birds with mutations of the best one (there are always at least 5 birds)
        retA[retA.length-1-i] = bestBird.mutate();
    }
    ArrayList<Bird> ret = new ArrayList<>(Arrays.asList(retA));
    for(Bird b : ret) {b.reset();}
    generation++;
    return ret;
}

函数的作用是：重新激活小鸟并将其设置回起始位置。
当每只鸟都死了，就调用repoplate（）。
从理论上讲，这些功能应该会随着时间的推移而改善我的种群，但是当一只鸟比其他鸟好的时候，下一代就又坏了。
我是不是误解了遗传算法的工作原理，还是代码中有错误？
（如果你需要更多的代码，我可以发布）

最佳答案

首先，代码中没有交叉，这很糟糕。通常会有更好的效果。
第二，你是否只保留了最好的基因组和其中的3个突变，而其余的人只是白手起家？-这不太管用，因为你需要更多的多样性。
如果你想单独使用突变，我建议把最好的一半克隆到新的一代，另一半克隆到最好的一半但我很确定，在这种情况下，你也会陷入局部最大值，但它会比你做的更好。
根据我对Flappy Bird的经验，最好从常量列开始，因为它对Bird s的学习更简单，对您的调试也更容易。