pytorch实现的NEAT（神经进化适应性增强拓扑）算法

PyTorch-NEAT NEAT（增强拓扑的神经进化）方法的PyTorch实现，最初是由Kenneth O. Stanley创建的，是进化神经网络的一种有原则的方法。 。 实验 PyTorch-NEAT当前包含三个内置实验：XOR，单极平衡和汽车爬山。 异或实验 使用以下命令运行： python xor_run.py将运行多达150代，初始种群为150个基因组。 当/如果找到解决方案，将显示解决方案网络以及有关试验的统计信息。 随意运行多个试用版-只需​​增加xor_run.py文件中外部for循环的范围即可。 单极平衡 使用以下命令运行： python pole_run.py将运行多达150代，初始种群为150个基因组。 在OpenAI体育馆环境中跑步。 当/如果找到解决方案，则将在OpenAI体育馆中显示解决方案网络以及评估结果。 汽车登山实验 使用以下命令运行： python m