27、神经进化方法：从迷宫求解到深度应用

神经进化方法：从迷宫求解到深度应用

1. 引言

神经进化作为一种强大的人工智能方法，在解决复杂问题方面展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨神经进化在多个领域的应用，包括自主迷宫导航、视觉识别以及游戏求解等，并介绍一些先进的神经进化算法和优化方法。

2. 自主迷宫导航

2.1 实验背景与目标

在自主迷宫导航的研究中，我们试图创建一个能够找到迷宫出口的求解器。这不仅是一个有趣的问题，还能让我们研究一种新的搜索优化方法——新颖性搜索（Novelty Search）。

2.2 实验过程

• 模拟机器人实现 ：实现一个带有传感器的机器人模拟，这些传感器可以检测障碍物并监控机器人在迷宫中的位置。
• 目标导向目标函数 ：定义目标导向的目标函数，通过计算机器人最终位置与迷宫出口之间的欧几里得距离来引导进化过程。
• 实验配置 ：使用迷宫导航模拟器和定义的目标函数，进行简单和困难迷宫配置的实验。

2.3 实验结果与问题

• 局部最优问题 ：实验结果表明，欺骗性的适应度函数景观会对进化过程的性能产生负面影响。在局部最优区域，神经进化往往产生较少的物种，阻碍了其探索新颖解决方案的能力，甚至可能导致进化过程的退化。
• 参数调整 ：通过调整NEAT超参数（如兼容性不相交系数），可以提高物种形成和种群多样性，从而