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rust-snake-ai-ratatui

rust-snake-ai-ratatui

Rust和Ratatui打造的终端贪吃蛇AI学习系统

该项目展示了一个基于神经网络和遗传算法的贪吃蛇AI系统。完全使用Rust语言和Ratatui库构建，在终端运行。AI通过迭代优化策略，逐步提高游戏表现。项目提供灵活配置选项，支持自定义训练过程和可视化效果。同时包含丰富学习资源，便于理解遗传算法原理。

AI神经网络贪吃蛇游戏Rust遗传算法Github开源项目
访问官网GitHub文档

AI学会玩贪吃蛇！

神经网络学习在终端中玩贪吃蛇

该项目使用Rust和Ratatui从零开始构建

查看这里可以了解使用macroquad作为GUI的AI的旧版本

截图

使用方法

  • 克隆仓库
git clone git@github.com:bones-ai/rust-snake-ai-ratatui.git
cd rust-snake-ai-ratatui
  • 运行模拟
cargo run --release

配置

  • 项目配置文件位于src/configs.rs
  • 更新IS_LOW_DETAIL_MODE以获得简化的UI，运行速度更快
  • 设置IS_SAVE_BEST_NET以训练自己的网络。网络保存在data/net.json中，保存后可以通过设置IS_LOAD_SAVED_NET来使用训练好的网络
  • 使用data/net-100.json可以观看AI在15x15的棋盘大小上完成游戏
  • 将USE_GAME_CANVAS设置为true，并根据需要更新VIZ_GAME_SCALE来缩放游戏

资源

以下是一些学习遗传算法的优秀资源：

算法

  1. 初始化：
    • 模拟从"第0代"开始
    • 创建一个新的蛇群体，每条蛇都有一个初始化为随机权重和偏差的神经网络
  2. 游戏更新：
    • 每一步，通过将视觉输入传递给神经网络来更新每个游戏，以决定蛇的行动
    • 以下情况游戏被标记为完成：
      • 蛇撞到墙壁或自身
      • 蛇在一定步数内未能吃到食物，防止无限循环
  3. 世代完成：
    • 世代继续更新每个游戏，直到所有游戏完成
  4. 适应度评估：
    • 每个世代结束时，根据蛇的表现进行排名
  5. 父代选择：
    • 根据排名选择下一代的父代。排名较高的蛇被选为父代的概率更高
  6. 繁殖：
    • 使用轮盘赌选择、精英主义等技术为下一代产生子代
  7. 新世代：
    • 创建新的群体，从步骤2重复这个过程，直到模拟被手动停止

这个迭代过程使蛇逐步调整策略，最终导致蛇的长度随时间增加

其他

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