游戏编程中的人工智能技术-遗传算法入门（三）

先请教大家一个问题，为什么我的遗传算法入门（一）一直处于“待审核”状态？

好，言归正传，继续研究代码。先看看CBobsMap类的定义。

class CBobsMap
{
private:

//storage for the map
static const int	map[MAP_HEIGHT][MAP_WIDTH]; //设计一个数组，用来构造地图

static const int	m_iMapWidth;//地图的宽度
static const int	m_iMapHeight;//地图的高度

//index into the array which is the start point
static const int	m_iStartX; //起始点的x坐标
static const int	m_iStartY; //起始点的y坐标

//and the finish point
static const int	m_iEndX; //终止点的x坐标
static const int	m_iEndY; //终止点的y坐标

public:

//we can use this array as Bobs memory if rqd
int					memory[MAP_HEIGHT][MAP_WIDTH]; //记录下Bob走过的路线，重新定义一个地图数组

CBobsMap()
{
ResetMemory(); //路线记忆清零

}

//takes a string of directions and see's how far Bob
//can get. Returns a fitness score proportional to the
//distance reached from the exit.
double TestRoute(const vector<int> &vecPath, CBobsMap &memory);//走迷宫了！该如何操作？

//given a surface to draw on this function uses the windows GDI
//to display the map.
void Render(const int cxClient, const int cyClient, HDC surface);

//draws whatever path may be stored in the memory
void MemoryRender(const int cxClient, const int cyClient, HDC surface);

void ResetMemory();

};

在AI算法的使用中，最关键的是什么？是算法的理论吗？我感觉最关键的应该是如何将算法应用到实际中去。在本游戏中，如何构造一个算法的具体实现，最为关键。

接下来研究TestRoute（）函数。

double CBobsMap::TestRoute(const vector<int> &vecPath, CBobsMap &Bobs)
{
int posX = m_iStartX;
int posY = m_iStartY;

for (int dir=0; dir<vecPath.size(); ++dir)
{
int NextDir = vecPath[dir];

switch(vecPath[dir])
{
case 0: //North

//check within bounds and that we can move
if ( ((posY-1) < 0 ) || (map[posY-1][posX] == 1) )
{
break;
}

else
{
posY -= 1;
}

break;

case 1: //South

//check within bounds and that we can move
if ( ((posY+1) >= m_iMapHeight) || (map[posY+1][posX] == 1) )
{
break;
}

else
{
posY += 1;
}

break;

case 2: //East

//check within bounds and that we can move
if ( ((posX+1) >= m_iMapWidth ) || (map[posY][posX+1] == 1) )
{
break;
}

else
{
posX += 1;
}

break;

case 3: //West

//check within bounds and that we can move
if ( ((posX-1) < 0 ) || (map[posY][posX-1] == 1) )
{
break;
}

else
{
posX -= 1;
}

break;

}//end switch

//mark the route in the memory array
Bobs.memory[posY][posX] = 1;

}//next direction

//now we know the finish point of Bobs journey, let's assign
//a fitness score which is proportional to his distance from
//the exit

int	DiffX = abs(posX - m_iEndX);
int DiffY = abs(posY - m_iEndY);

//we add the one to ensure we never divide by zero. Therefore
//a solution has been found when this return value = 1
return 1/(double)(DiffX+DiffY+1);
}

这个函数的作用是根据实际游戏情境设计遗传算法的染色体，并计算他的适应度函数。

一句一句来。

double CBobsMap::TestRoute(const vector<int> &vecPath, CBobsMap &Bobs)

TestRoute为CBobsMap类中的函数，参数为const vector<int> &vecPath，表示一个int型向量的首地址，其实也就是表示这个向量；CBobsMap &Bobs，表示一个CBobsMap类的首地址，其实也就是定义了一个CBobsMap的实例，叫做Bobs。

int posX = m_iStartX;
int posY = m_iStartY;

Bob开始走路了！这个是Bob的初始位置。

for (int dir=0; dir<vecPath.size(); ++dir)

这个是遍历一条染色体内的整个基因。vecPath.size（）表示染色体的长度，即基因的个数。

那么在本程序中，染色体的基因个数为多少呢？

在Define.h中有定义：

<pre name="code" class="cpp">#define WINDOW_WIDTH	450
#define WINDOW_HEIGHT	300

#define MAP_WIDTH		15
#define MAP_HEIGHT		10

#define CROSSOVER_RATE	0.7
#define MUTATION_RATE	0.001

#define POP_SIZE		140
#define CHROMO_LENGTH	30
#define GENE_LENGTH		2

#endif

可以通过调试看到实际染色体长度。在CgaBob类中，函数UpdateFitnessScores()中如下所示

void CgaBob::UpdateFitnessScores()
{
m_iFittestGenome		= 0;
m_dBestFitnessScore		= 0;
m_dTotalFitnessScore	= 0;

CBobsMap TempMemory;

//update the fitness scores and keep a check on fittest so far
for (int i=0; i<m_iPopSize; ++i)  //这个是种群的数量，不是染色体的长度
{
//decode each genomes chromosome into a vector of directions
vector<int> vecDirections = Decode(m_vecGenomes[i].vecBits);这个就是染色体

//get it's fitness score
m_vecGenomes[i].dFitness = m_BobsMap.TestRoute(vecDirections, TempMemory);//TestRoute的第一个向量参数，即表示染色体

//update total
m_dTotalFitnessScore += m_vecGenomes[i].dFitness;

//if this is the fittest genome found so far, store results
if (m_vecGenomes[i].dFitness > m_dBestFitnessScore)
{
m_dBestFitnessScore = m_vecGenomes[i].dFitness;

m_iFittestGenome = i;

m_BobsBrain = TempMemory;

//Has Bob found the exit?
if (m_vecGenomes[i].dFitness == 1)
{
//is so, stop the run
float a = m_vecGenomes[i].dFitness;
vector<int> b = m_vecGenomes[i].vecBits;
m_bBusy = false;
}
}

TempMemory.ResetMemory();

}//next genome
}

可以通过断点调试观察vecDirections的长度。





可以看到vecDirections的长度到0x22结束，对应十进制就是34。
以上是解释染色体的长度为多少。

接下来继续分析程序。

for (int dir=0; dir<vecPath.size(); ++dir)
{
int NextDir = vecPath[dir];

switch(vecPath[dir])
{
case 0: //North

//check within bounds and that we can move
if ( ((posY-1) < 0 ) || (map[posY-1][posX] == 1) )
{
break;
}

到了其中的一个基因了。一共有四个case, case 0, case 1, case 2, case 3。即00,01,10,11。为基因的种类，分别表示向北走一步，向南走一步，向东走一步，向西走一步。vecPath[dir]储存了这个基因。即vecPath[dir]=00,01,10,11.

这个是编程思想的关键，以后再实际操作中，首先要考虑如何来根据游戏来构造染色体？本例中，因为Bob要走迷宫，那么实际操作是向北走一步，向南走一步，向东走一步，向西走一步，则可以用00.01.10.11来表示每个操作。

if ( ((posY-1) < 0 ) || (map[posY-1][posX] == 1) )

posY-1<0表示已经到了迷宫的北墙了，所以不能再往北走了，map[posY-1][posX] == 1表示往北走一步就撞到障碍物了，当然也就无法实现往北走一步的操作了。因此两种情况Bob的位置不会发生变化，直接break.

如果不是上述两种情况，则Bob可往北走一步，则Bob的位置变化一格。即posY -= 1;再break

case 1: //South

//check within bounds and that we can move
if ( ((posY+1) >= m_iMapHeight) || (map[posY+1][posX] == 1) )
{
break;
}

else
{
posY += 1;
}

break;

case 2: //East

//check within bounds and that we can move
if ( ((posX+1) >= m_iMapWidth ) || (map[posY][posX+1] == 1) )
{
break;
}

else
{
posX += 1;
}

break;

case 3: //West

//check within bounds and that we can move
if ( ((posX-1) < 0 ) || (map[posY][posX-1] == 1) )
{
break;
}

else
{
posX -= 1;
}

break;

}//end switch

同上。

Bobs.memory[posY][posX] = 1;

无论走还是没走，Bob的记忆地图里存储了操作后的位置，这个是用来画图用的。

int	DiffX = abs(posX - m_iEndX);
int DiffY = abs(posY - m_iEndY);

//we add the one to ensure we never divide by zero. Therefore
//a solution has been found when this return value = 1
return 1/(double)(DiffX+DiffY+1);

适应度函数的计算，适应值为Bob离迷宫出口的距离值，这个程序中，没有用实际距离，而只是将x坐标和y坐标简单的相加。为了取适应度的最大值，当然要return 1/(double)(DiffX+DiffY+1);啦。

可以通过调试看到实际染色体长度。在CgaBob类中，函数UpdateFitnessScores()中如下所示