78、进化博弈：遗传编程在游戏策略演化中的应用

进化博弈：遗传编程在游戏策略演化中的应用

一、进化博弈的意义与进化算法的作用

在博弈领域，存在一些人类表现出色但计算机表现欠佳的难题，这些难题揭示了当前方法的不足，为我们设定了挑战，也承诺了丰厚的回报。研究博弈不仅能增进我们在认知和人工智能方面的知识，而且博弈的竞争性符合人类本性，能激发研究人员和学生的积极性。

有观点认为，交互式计算机游戏是实现人类水平人工智能的关键应用，它既需要人类水平的人工智能，又能为相关研究提供合适的环境。近年来，进化算法已被证明是一种强大的工具，能够自动为复杂游戏“设计”出成功的游戏策略。

二、遗传编程的原理与机制

遗传编程是进化算法的一个子类，它通过演化一组个体程序来解决问题，每个程序由函数和终端组成。函数通常是算术和逻辑运算符，接收多个参数作为输入并计算输出结果；终端是零参数函数，既可以作为常量，也可以作为传感器，用于查询领域环境的信息。

遗传编程的主要机制与通用进化算法类似，通过对整个种群重复执行评估、选择、交叉和变异四个操作来实现。具体步骤如下：
1. 初始化 ：创建一个随机生成的程序初始种群。
2. 评估 ：在领域环境中对每个个体进行评估，并赋予一个适应度值，以表示该个体解决当前问题的能力。
3. 选择 ：随机选择一个遗传操作符，然后根据选择操作符（如锦标赛选择）从当前种群中选择一个或两个个体。锦标赛选择是随机选择一小部分个体，然后选择适应度最好的那个。
4. 交叉和变异 ：根据选择的遗传操作符，对选中的个体进行