使用pytorch与ResNet50与遗传算法实现贪吃蛇并赋予代码

时间: 2024-03-10 12:48:33 浏览: 29
以下是使用Pytorch、ResNet50和遗传算法来实现贪吃蛇游戏的代码示例。由于实现过程比较复杂,这里只提供一个大致的框架,具体的实现细节和优化还需要根据实际情况进行调整和完善。 ```python import pygame import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import random # 定义游戏界面的大小 SCREEN_WIDTH = 640 SCREEN_HEIGHT = 480 # 定义贪吃蛇的初始长度和速度 INITIAL_LENGTH = 3 SNAKE_SPEED = 5 # 定义遗传算法的参数 POPULATION_SIZE = 20 MUTATION_RATE = 0.1 GENERATION_COUNT = 100 # 定义ResNet50模型 class ResNet50(nn.Module): def __init__(self): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.Sequential(*list(torchvision.models.resnet50(pretrained=True).children())[4:-1]), nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), nn.Flatten(), nn.Linear(2048, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 4) ) def forward(self, x): x = self.resnet50(x) return x # 定义贪吃蛇游戏的界面类 class SnakeGame: def __init__(self): pygame.init() self.screen = pygame.display.set_mode((SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)) pygame.display.set_caption('Snake Game') self.clock = pygame.time.Clock() self.font = pygame.font.SysFont(None, 24) self.reset() def reset(self): self.snake = [] self.direction = random.choice(['up', 'down', 'left', 'right']) self.score = 0 x = random.randint(10, SCREEN_WIDTH - 10) y = random.randint(10, SCREEN_HEIGHT - 10) for i in range(INITIAL_LENGTH): self.snake.append([x, y + i]) self.food = self.generate_food() def generate_food(self): while True: x = random.randint(10, SCREEN_WIDTH - 10) y = random.randint(10, SCREEN_HEIGHT - 10) if [x, y] not in self.snake: return [x, y] def move_snake(self): head = self.snake[0].copy() if self.direction == 'up': head[1] -= SNAKE_SPEED elif self.direction == 'down': head[1] += SNAKE_SPEED elif self.direction == 'left': head[0] -= SNAKE_SPEED elif self.direction == 'right': head[0] += SNAKE_SPEED self.snake.insert(0, head) if self.snake[0] == self.food: self.score += 1 self.food = self.generate_food() else: self.snake.pop() if self.snake[0][0] < 0 or self.snake[0][0] >= SCREEN_WIDTH or \ self.snake[0][1] < 0 or self.snake[0][1] >= SCREEN_HEIGHT or \ self.snake[0] in self.snake[1:]: return False return True def draw_snake(self): for i, pos in enumerate(self.snake): if i == 0: pygame.draw.circle(self.screen, (0, 255, 0), pos, 10) else: pygame.draw.circle(self.screen, (0, 0, 255), pos, 10) def draw_food(self): pygame.draw.circle(self.screen, (255, 0, 0), self.food, 10) def draw_score(self): text = self.font.render(f'Score: {self.score}', True, (255, 255, 255)) self.screen.blit(text, (10, 10)) def draw_gameover(self): text = self.font.render('Game Over', True, (255, 0, 0)) self.screen.blit(text, (SCREEN_WIDTH // 2 - 50, SCREEN_HEIGHT // 2 - 12)) def update(self): self.clock.tick(30) for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() exit() if event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_UP and self.direction != 'down': self.direction = 'up' elif event.key == pygame.K_DOWN and self.direction != 'up': self.direction = 'down' elif event.key == pygame.K_LEFT and self.direction != 'right': self.direction = 'left' elif event.key == pygame.K_RIGHT and self.direction != 'left': self.direction = 'right' self.screen.fill((0, 0, 0)) if self.move_snake(): self.draw_snake() self.draw_food() self.draw_score() else: self.draw_gameover() pygame.display.update() # 定义遗传算法类 class GeneticAlgorithm: def __init__(self, population_size, mutation_rate): self.population_size = population_size self.mutation_rate = mutation_rate self.population = [] def init_population(self): for i in range(self.population_size): chromosome = [] for j in range(100): chromosome.append(random.randint(0, 3)) self.population.append(chromosome) def evaluate_fitness(self, model): scores = [] for chromosome in self.population: game = SnakeGame() for direction in chromosome: game.direction = ['up', 'down', 'left', 'right'][direction] game.move_snake() scores.append(game.score) scores = np.array(scores) fitness = (scores - np.min(scores)) / (np.max(scores) - np.min(scores)) return fitness def crossover(self, parent1, parent2): child1 = parent1.copy() child2 = parent2.copy() index1 = random.randint(0, len(parent1) - 1) index2 = random.randint(0, len(parent1) - 1) if index1 > index2: index1, index2 = index2, index1 child1[index1:index2], child2[index1:index2] = child2[index1:index2], child1[index1:index2] return child1, child2 def mutate(self, chromosome): for i in range(len(chromosome)): if random.random() < self.mutation_rate: chromosome[i] = random.randint(0, 3) def select_parents(self, fitness): index1 = np.random.choice(np.arange(self.population_size), p=fitness) index2 = np.random.choice(np.arange(self.population_size), p=fitness) return self.population[index1], self.population[index2] def evolve(self, model, generation_count): self.init_population() for i in range(generation_count): fitness = self.evaluate_fitness(model) new_population = [] for j in range(self.population_size // 2): parent1, parent2 = self.select_parents(fitness) child1, child2 = self.crossover(parent1, parent2) self.mutate(child1) self.mutate(child2) new_population.append(child1) new_population.append(child2) self.population = new_population # 定义主函数 def main(): game = SnakeGame() model = ResNet50() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) genetic_algorithm = GeneticAlgorithm(POPULATION_SIZE, MUTATION_RATE) for i in range(GENERATION_COUNT): genetic_algorithm.evolve(model, 10) best_chromosome = genetic_algorithm.population[np.argmax(genetic_algorithm.evaluate_fitness(model))] for direction in best_chromosome: game.direction = ['up', 'down', 'left', 'right'][direction] game.move_snake() screen_data = pygame.surfarray.array3d(pygame.display.get_surface()) screen_data = torch.from_numpy(np.transpose(screen_data, (2, 0, 1))).unsqueeze(0).float() / 255.0 with torch.no_grad(): output = model(screen_data).squeeze() direction = torch.argmax(output).item() game.direction = ['up', 'down', 'left', 'right'][direction] game.move_snake() game.update() if __name__ == '__main__': main() ``` 这段代码使用Pygame库来实现贪吃蛇游戏的逻辑和界面,并使用Pytorch框架中的ResNet50模型来进行图像识别和决策,使用遗传算法来生成蛇的移动方向。在主函数中,首先初始化游戏界面和模型,并对遗传算法进行初始化。然后,在每一代中,使用遗传算法对种群进行进化,并选择最优的染色体来控制蛇的移动。在每一次移动时,将游戏界面的截图输入模型中进行识别,并根据模型输出的结果来决定蛇的移动方向,最后更新游戏界面。

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