2022秋程序设计Project2
小黄和它的罐子——遗传算法、GUI、强化学习
欢迎光临Github寒舍 - 链接,此项目已经作为Repository发表其上。
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历史原因,
/src
下文件都注©,但/GUI/src.h
采用CC BY-NC-ND 4.0
。 -
本markdown文件介绍心路历程会很多,
因为具体做法和各处的思路(详细的实现细节和原理解释)等等
通通有各自对应的文档,或以Doxygen注释
的形式附在源码中。 -
本文采用
CC BY-NC-ND 4.0
。
遗传算法——物竞天择,适者生存
使用C99以及更新的语言标准编写。
总范式
- 尝试用C语言做到面向对象乃至泛型
- 尽量多地使用C99新加入的语言规范当中好用的部分-
- 尽可能提高程序运行效率
保持参与OI和ACM习得的良好习惯
总思路
自下向上编写,因为大体思路早已清晰;
这种情况下自下而上利于稳扎稳打。
其实这相当于于先写一个个class,封装好成员对象,设计高可读性高复用性的接口(即grid.h
和object.h
),
然后把它们组合。这个过程会抽象掉很多东西,不必事无巨细地思考到底层。
类似于数学家们解题使用的传统方法:综合法。
大体经过 详见src文件夹下的README.md
。
特别关注
随机函数的质量很大程度影响最终结果!
以下是用标准随机函数(214013L 和 2531011L)小改后的随机函数,
分别代替srand()和rand()。
unsigned long long holdrand = 1ull;
void __cdecl set_random(unsigned long long _Seed)
{
holdrand = _Seed;
}
/**
* @brief Generate an unsigned random integar.
*
* @return ** unsigned
*
* 尽量做得原汁原味,所以不写成内联函数,甚至用__cdecl修饰。
*/
size_t __cdecl random(void)
{
return (((holdrand = holdrand * 214013ull + 2531011ull) >> 32) & 0x7fffffff);
}
若编译,请不要修改随机函数(秋梨膏~)
使用src/library.h
里面的random()及其配套函数会得到如下结果:
GUI
尝试使用SDL2
由于文档的匮乏,以及它对MinGW系编译器支持不佳,
在学习了数个晚上终于向屏幕显示出了一张hello world后……
最终放弃。
原打算使用Javax.swing
在Java_src/test_GUI
文件夹下可以看到一些GUI测试代码,
但是其学习成本依然比较高:
一些简单的过程仍需要设计独立的类来完成,
稍微复杂一点点的行为
即出现继承、多态、虚方法、实现接口等等繁多的OOP设计
这迫使我回归面向过程,或者说,转而有节制地面向对象。
转向EasyX
多年前在网上发现了EasyX
,终于有用武之地了!
其简单使用模式以及用它构筑面向对象式GUI的方法已经总结起来写了一篇Pre,
详见Pre就好了(是长篇大论,放在Pre文件夹下)~
源码是markdown,推荐阅读PDF或者pptx
强化学习
人工神经网络
参阅了PJ文档给的“人工神经网络”维基百科后……嗯,毫无收获呢~
于是自己搜寻相关资料并且构建了一个ANN,放在typical_ANN.py
里。
高高兴兴拿着ANN问大家,问了一圈被说了一圈……
听到的不外乎“zxr写过,问她”(戴老师语)
“这不应该跑有监督的算法吧”(tjw同学语)
“这边建议还是无监督学习”(讨论版上得到zxr姐姐的亲口答复)
于是搜寻资料,做
强化学习
强势回复!“已经在Anaconda里建好文件夹装OpenAI了[玫瑰]”
配置环境
对,我们用gym库
,这样可以直接调用它写好了的马尔科夫决策过程。
在此之前需要类似的代码(
conda create --name gymlab python=3.10
activate gymlab
git clone https://github.com/openai/gym.git
cd gym
pip install -e '.[all]'
export PYTHONPATH=你的gym⽬录:$PYTHONPATH
完成之后每次activate gymlab
然后启动python,调用gym.xx()就好了
编写代码
自己实现一个Env类,提供__init__()
、_step()
、_reset()
、render()
等方法
注意__init__()
中给出状态空间、动作集合、回报函数、转移函数等列表或字典,
然后调用gym.make()即可生成这样的训练对象。
额外说明
高分策略是使用Java_src生成的。
标签:__,src,函数,GUI,random,2022,程序设计,gym,Project2 From: https://www.cnblogs.com/quanqiutong-u1/p/17014352.html