21、协同进化与SAFE方法在迷宫实验中的应用

协同进化与SAFE方法在迷宫实验中的应用

1. 适应度分数评估方法

在评估适应度分数时，有两种不同的方法，因此需要实现两个不同的函数。下面将详细讨论这两种实现。

1.1 目标函数候选者的适应度评估

目标函数候选者群体中每个个体的适应度分数由其新奇性分数决定，新奇性分数的计算方法如前文所述。适应度分数评估的实现分为两个函数： evaluate_obj_functions 和 evaluate_individ_obj_function 。

1.1.1 evaluate_obj_functions 函数实现

该函数接受 ObjectiveFun 对象，该对象包含目标函数候选者的群体，并通过以下步骤估计群体中每个个体的适应度分数：
1. 遍历群体中的所有基因组，收集每个基因组的新奇点：

obj_func_genomes = NEAT.GetGenomeList(obj_function.population)
for genome in obj_func_genomes:
    n_item = evaluate_individ_obj_function(genome=genome, generation=generation)
    n_items_list.append(n_item)
    obj_func_coeffs.append(n_item.data)

在代码中，从