Wordle的遗传算法解码之旅

人工智能

2023-09-03 12:53:25

遗传算法让 Wordle 游戏变轻松：策略制胜，运筹帷幄

遗传算法简介

遗传算法是一种受自然选择原理启发的优化算法，它模拟了生物的进化过程，通过不断地选择和交叉优秀个体来找到最佳解决方案。

将遗传算法应用于 Wordle 游戏

我们将遗传算法应用于 Wordle 游戏，以下为详细步骤：

1. 初始化种群

生成一个随机单词组成的种群。

2. 评估适应度

每个单词的适应度表示其接近目标单词的程度，适应度越高越好。

3. 选择

选择种群中适应度最高的单词。

4. 交叉

对选出的单词进行交叉，以产生新的单词。

5. 突变

对新的单词进行突变，以产生新的单词。

不断重复以上步骤

重复这些步骤，直到找到目标单词或达到最大迭代次数。

使用 Python 代码实现

import random

# 初始化种群
population = [''.join(random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') for i in range(5)) for j in range(100)]

# 评估适应度
def fitness(word, target):
    score = 0
    for i in range(5):
        if word[i] == target[i]:
            score += 1
    return score

# 选择
def select(population, fitness):
    return random.choices(population, weights=fitness, k=2)

# 交叉
def crossover(word1, word2):
    return ''.join(random.choice([word1[i], word2[i]]) for i in range(5))

# 突变
def mutate(word):
    i = random.randint(0, 4)
    return word[:i] + random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') + word[i+1:]

# 遗传算法主循环
target = 'hello'
max_iterations = 100
for i in range(max_iterations):
    # 评估适应度
    fitness_values = [fitness(word, target) for word in population]

    # 选择
    parents = select(population, fitness_values)

    # 交叉
    child = crossover(*parents)

    # 突变
    child = mutate(child)

    # 加入种群
    population.append(child)

    # 检查是否找到目标单词
    if fitness(child, target) == 5:
        print(f'找到了目标单词：{child}')
        break