一个关于遗传算法的java小实验（吃豆人）

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遗传算法就是利用遗传学中父代基因杂交产生子代的原理，通过良种配对、遗传进化来改良子代的算法。

遗传算法非常适合用来处理离散型的决策问题，通过对父代中优良模型的参数进行杂交，产生下一代模型，淘汰其中效果较差的杂种，保留表现优良的杂种，重复此过程，直到培育出满意的模型。

遗传算法的关键不仅在于良种配对，更在于杂交过程中随机出现的少量突变，正是由于这种偏离父代的突变存在使得子代有机会比父代更强！始终群进一步演化，避免停滞不前！

下面用一个简单吃豆人实验来说明。源码在这里！

上图展示的是实验场景，可以看成“吃豆人”，或者在有些地方称为“扫地机器人”。黑色空心圆代表机器人，它的目标是在有限步数内，消灭网格中更多的红色实心圆。

• 机器人可以执行的动作有7种，分别是 原地不动、向左、向右、向下、向上、随机移动、吃豆（捡垃圾）。

• 机器人的视野只有5格，即东西南北中。

• 游戏的规则为：撞墙扣5分，吃豆（前提是当前位置有豆）得10分、瞎jb吃扣1分。

图中展示的是一个利用遗传算法，从模型参数为随机初始化的祖先，在规模为100的种群中，择优杂交繁衍约1000代左右得到的一个优良品种。看它那沉着稳健的步伐，还是相当OK的。

下面来说说具体实现的步骤吧！具体代码（训练模型+图形界面）可以在这里下载！

首先，模型中定义了这些属性+常量：

public class Model {
	private int rowNum,colNum;  // 场地的行数、列数
	private int currX,currY;    // 机器人的当前位置
	private boolean fruits[][]; // 判断每个位置是否有豆子的布尔矩阵
	private double percent;     // 每个位置有豆子的概率
	private String strategy;    // 机器人在每个位置对应的状态下采取的策略
	public static final int STRATEGY_LEN = 243;   // 策略的字符串长度
	public static final int ACTION_NUM = 7;       // 机器人的动作数
	public static final int DIRECTION[][] = {{0,0},{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};  // 不动、东、西、南、北
	……
}

如何定义机器人当前的状态？ 机器人的视野只有5格：东、西、南、北、中。每一格可以有3中状态：墙、豆、空。所以机器人的所有可能状态有 $3^5=243$种。事实上，并不是所有状态都存在，比如当前位置有墙、或者四面都是墙等等。但这并不影响算法，只不过有一些存储上的冗余。

你可能发现了上面模型中定义的策略String的长度也是243：

public static final int STRATEGY_LEN = 243;   // 策略的字符串长度

实际上每个字符都在{0,1,2,3,4,5,6}中取值，对应机器人在那个状态下的动作！

* 0-不动
* 1-东
* 2-西
* 3-南
* 4-北
* 5-随机移动
* 6-吃豆

这是判断机器人当前状态的函数，返回一个0~242之间的数：

	public int getState(){
		int tempX,tempY;
		int state,wholeState=0;
		for(int i=0; i<5;++i) {  // 遍历视野中的 5 个格子
			tempX = currX + DIRECTION[i][0];
			tempY = currY + DIRECTION[i][1];
			if(tempX<0 || tempY<0 || tempX>=rowNum || tempY>=colNum) {
				state = 0;   //如果是 墙（出界）
			}else {
				if(fruits[tempX][tempY]) {
					state = 1; //发现豆子
				}else {
					state = 2;  //什么也没有
				}
			}
			wholeState = 3*wholeState+state;  // 乘 3相当于在 3进制中进位，用位数为5的3进制数表示当前状态
		}
		return wholeState;
	}

获取当前策略下的动作（intent），之所以成为intent是因为有些动作是不会被执行的（撞墙、瞎吃）。

	public int getIntent(int state) {
		return strategy.charAt(state)-'0';
	}

然后根据intent进行动作并得到每一步的分数

	public int checkAndMove(int intent) {
		int score = 0;
		int tempX,tempY;
		Random rand = new Random();
		if(intent == 5) { //随机移动，等价于转化为动作1-4之一
			intent = rand.nextInt(4)+1; // 5==>{1,2,3,4}
		}
		if(intent == 6) { // 吃豆
			if(fruits[currX][currY]) { // 吃到豆
				score = 10;  
				fruits[currX][currY] = false;
			}else {       // 瞎吃
				score = -1;
			}
		}else{
			tempX = currX + DIRECTION[intent][0];
			tempY = currY + DIRECTION[intent][1];
			if(tempX<0 || tempY<0 || tempX>=rowNum || tempY>=colNum) { // 撞墙
				score = -5;
			}else {
				currX = tempX;
				currY = tempY;
			}
		}
		return score;
	}

这样一来，我们已经完成根据当前位置判断状态、根据状态获得动作、处理动作并得分这几个基本模块。只要任意初始化一个Strategy，就可以通过规定步数内的得分来评估它的好坏！

终于来到重要一步，遗传进化！遗传进化需要考虑两个方面：1. 继承父辈的优良性状；2. 有所创新/突变。也就是人们常说的在探索和开发中保持平衡！

public static String combineStrategy(String a,String b) {
		StringBuilder sb = new StringBuilder();
		Random rand = new Random();
		if(rand.nextInt(10)<1) {  // 随机劈腿！！！
			b = genStrategy();
		}
		for(int i=0; i<STRATEGY_LEN; ++i) {
			if(rand.nextInt(20)<1) { // 杂交出错！！！
				sb.append((char)(rand.nextInt(ACTION_NUM)+'0'));
			}else {
				sb.append(rand.nextBoolean()?a.charAt(i):b.charAt(i));  // 正常杂交
			}
		}
		return sb.toString();
	}

笔者在实验中发现，如果没有 劈腿、出错 这种事情发生，种群的基因会迅速的趋同，因为暂时最好的那些杂种凭借一时领先，获得垄断地位的交配机会，种群便永久地陷入半吊子水平，不得进步！！这有些类似神经网络在训练中陷入局部最优的烂坑！

可见出错是进化的关键！

接下来的事情就简单了（其实都很简单）：

1. 创建一批随机祖先，即随机初始化一批（100个） Model 的 strategy，让他们在10*10且豆子概率为50%的网格中放飞自我；
2. 挑选出最优的一批Model进行杂交；
3. 评估子代Model的得分；
4. 重复2、3，直到结果满意。

实际实验中，1000代左右的模型在200步内就能达到460左右的高分，如文章开篇展示的动图所示。而理论上的最高分为500： $500分 = 10行*10列*50\%*10分$
还是相当OK的！