Я пытаюсь создать генетический c алгоритм для Снейка, используя python.
Сейчас я хотел бы попробовать это, но это занимает очень много времени, делая всю популяцию для всего поколения и так далее, и я хотел бы ускорить процесс, используя параллельные операции.
Сейчас я хотел бы выполнить этот фрагмент кода одновременно:
def calculate_fitness(population):
"""Calculate the fitness value for the entire population of the generation."""
# First we create all_fit, an empty array, at the start. Then we proceed to start the chromosome x and we will
# calculate his fit_value. Then we will insert, inside the all_fit array, all the fit_values for each chromosome
# of the population and return the array
all_fit = []
for i in range(len(population)):
fit_value = Fitness().fitness(population[i])
all_fit.append(fit_value)
return all_fit
Где функция Fitness (). Fitness (население [i]) берет одного члена населения, запускает змею (окно пигмеев) и возвращает его счет. Но сейчас я должен ждать, что каждый член населения d ie, прежде чем увидеть следующее поколение. Так, например, если у меня есть 200 членов для населения, я должен ждать 200 змей до d ie, в то время как, если бы я мог запустить 200 раз пигмент с другим членом населения, был бы намного быстрее. Там в любом случае? Довольно новый внутри python.