遺傳算法和神經網絡實現chrome的小恐龍游戲（Flappy TRex）的人工智能

Neuroevolution_T-rex

用神經網絡來訓練個能自己玩chrome斷線時的那個小恐龍的AI

示例–github: https://cxwithyxy.github.io/Neuroevolution_T-rex/

示例–gitee:國內的朋友訪問這個鏈接會更快

遊戲本體（t-rex-runner）

遊戲本體叫“t-rex-runner”，源碼來自這裏https://github.com/wayou/t-rex-runner。

下稱“小恐龍游戲”。

我對遊戲的修改

0. 刪除了音樂（因爲我電腦卡）
1. 移除了當焦點不在瀏覽器上就暫停遊戲的監聽（因爲我要邊寫代碼邊看小恐龍）
2. 遊戲的本體代碼在 game.js 和 game.html （因爲這樣我可以通過iframe來控制多個同時運行的遊戲）

關於人工智能或者神經網絡或者機器學習

主要實現這些“智能”的類庫來自於 neataptic.js ，這個文件來自於https://github.com/wagenaartje/neataptic。

關於如何控制小恐龍游戲

看 index.js 你就會明白，我循環創建了幾個iframe，一個iframe一個小恐龍游戲。
對每一個iframe進行操作，把小恐龍游戲的數據傳遞給AI，再把AI判斷的結果換成操作並讓小恐龍跳起來。

關於這個項目要怎麼開始跑

0. 爲了讓iframe能避開安全沙箱（跨域什麼的），從而實現index.js對iframe裏面的上下文進行操作，因此你要開啓web服務器，我用的是nodejs的一個叫“http-server”，因此你會看到我的目錄下有個啓動腳本“startServer.bat”嗎，雙擊啓動就行了（如果你是window的電腦的話），然後訪問127.0.0.1:8080。
1. 頁面運行的時候會創建50個iframe來跑小恐龍，由於我的電腦比較卡，因此setTimeout了8秒才啓動小恐龍游戲，所以你看到50個小恐龍一動不動的時候不要慌張。當然你電腦強的話可以把50改成500。
2. 當所有小恐龍游戲結束的時候纔會重新開始，所以死剩最後一個小恐龍的時候不要慌，而且重新開始之後AI並不會刪除之前的訓練數據（反正我不知道訓練數據在哪裏，你自己找找看），因此每次死完之後的重生，AI就更加聰明一籌。

我的研究歷史

1. 一開始是看到別人通過迷之代碼實現的像素鳥，很好奇，就基於那個作者寫好的一個js類庫 Neuroevolution.js ，實現了小恐龍的AI，因此你可以在 Neuroevolution分支 看到我這一開始的代碼。
2. 後來分析了像素鳥AI的實現代碼，主要是 Neuroevolution.js ，因此做了個思維圖mind.png。
3. 嘗試使用別的神經網絡類庫來實現小恐龍，synaptic.js ，但是失敗了。因此你可以在 synaptic分支 看到我這些代碼。
4. 這時發現之前認爲的迷之代碼是遺傳算法和神經網絡來構成，在找了一段時間之後發現了 neataptic.js ，用這個庫實現了小恐龍AI。可以在 neataptic分支 看到這些代碼。
5. 研究一段時間發現 neataptic.js 比 Neuroevolution.js 的功能豐富多了，因此用 neataptic分支 把 master分支 覆蓋了。

分支的說明

1. master分支：目前我認爲最靠譜的代碼，因此 master分支 等於 neataptic分支。
2. neataptic分支：基於 neataptic.js 實現的小恐龍游戲AI。
3. Neuroevolution分支：基於 Neuroevolution.js 實現的小恐龍游戲AI。
4. synaptic分支：基於 synaptic.js，但沒有實現小恐龍游戲AI。