В этой статье мы научим машину выполнять самопарковку с помощью генетического алгоритма. Мы создадим 1-е поколение машин с случайными геномами, которые будут вести себя непредсказуемо. К 40-му поколению машины начинают понимать, что такое самопарковка, и приближаются к месту парковки. Несмотря на столкновения с другими машинами и неидеальные подгонки, этот ранний прогресс празднуется, поскольку симулятор эволюционирует. Вы можете запустить Симулятор Эволюции Самопаркующего Автомобиля, чтобы увидеть процесс прямо в вашем браузере, обучить машины с нуля, настроить генетические параметры или попробовать ручную парковку с помощью WASD. Генетический алгоритм реализован на TypeScript. План состоит в разложении высокоуровневой задачи самопарковки на задачу низкоуровневой оптимизации поиска оптимального 180-битного генома машины. Мышцы, в виде сигналов двигателя и руля (-1, 0, +1), позволяют движению. Датчики, или 'глаза', позволяют машине видеть окружающую среду и препятствия. Мозг — это чистая функция, управляющая движением на основе входных данных сенсоров. Эволюция происходит поколение за поколением, по мере того как функция мозга учит оптимальным движениям. Полный генетический исходный код доступен в репозитории Симулятора Эволюции. Симулятор предлагает возможности обучать машины с нуля, просматривать обученных машин в действии и пытаться выполнить ручную парковку.