NEAT 算法解决 Lunar Lander 问题：从理论到实践
NEAT 算法解决 Lunar Lander 问题：从理论到实践
- 0. 前言
- 1. 定义环境
- 2. 配置 NEAT
- 3. 解决 Lunar lander 问题
- 小结
- 系列链接
0. 前言
在使用 NEAT 解决强化学习问题一节所用的方法只适用于较简单的强化学习 (reinforcement learning, RL) 环境。在更复杂的环境中使用同样的进化解决方案，比如 Lunar lander 问题，几乎没有任何进展。这是因为仅通过奖励来进化 NEAT 智能体是不够的。为了解决 Lunar lander 问题，在本节中，介绍改进的 NEAT 求解器。
1. 定义环境
首先，导入所需库，并定义 Gym 环境：
import gym.wrappers
import matplotlib.pyplot as plt