the agents increase the average to

the agents increase the average to around 1/2 and by game 45 or so they seem all seem to agree on jumping 13 times for every 15 possible jumps.
This is much higher than we would have expected, indicating that jumping over small obstacles, rather than moving around them, may be a better idea than we thought.
Such a result is a good illustration of the benefits of evolutionary algorithms: the agents had evolved a behavior that might be
better than what we would have hard-coded.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแทนเพิ่มขึ้นเฉลี่ยประมาณ 1/2 และ 45 โดยเกมหรือเพื่อให้พวกเขาดูเหมือนทั้งหมดดูเหมือนจะเห็นด้วยกับการกระโดดครั้งที่ 13 สำหรับทุก 15 กระโดดเป็นไปได้
นี้จะสูงกว่าที่เราคาดว่าจะได้แสดงให้เห็นว่าการกระโดดข้ามสิ่งกีดขวางขนาดเล็กมากกว่าที่จะย้ายไปรอบ ๆ พวกเขาอาจจะเป็นความคิดที่ดีกว่าที่เราคิด
ผลดังกล่าวเป็นตัวอย่างที่ดีของผลประโยชน์ของขั้นตอนวิธีวิวัฒนาการ.ตัวแทนได้พัฒนาพฤติกรรมที่อาจจะ
ดีกว่าสิ่งที่เราจะต้องกำหนดค่าตายตัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแทนเพิ่มขึ้นเฉลี่ยประมาณ 1/2 และเกม 45 หรือให้ พวกเขาดูเหมือนทั้งหมดดูเหมือนจะยอมรับในการกระโดดครั้งที่ 13 สำหรับกระโดดได้ทุก 15
นี้สูงกว่าที่เราจะได้คิด ระบุที่กระโดดกว่าอุปสรรคเล็ก แทนย้ายรอบพวกเขา ได้ความคิดที่ดีกว่าเราคิด
ผลดังกล่าวเป็นภาพประกอบที่ดีประโยชน์ของอัลกอริทึมวิวัฒนาการ: ตัวแทนมีพัฒนาพฤติกรรมที่อาจ
ดีกว่าที่เราจะได้ตาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Agent ที่เพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ยใน 1/2 โดยรอบและโดยเกม 45 หรืออย่างที่พวกเขาดูเหมือนจะทั้งหมดจะเห็นด้วยกับการกระโดด 13 ครั้งสำหรับ 15 ข้ามไปได้ทุกครั้ง
แห่งนี้มีมากขึ้นกว่าที่เราคาดว่าจะมีระบุว่าการกระโดดข้ามเครื่องกีดขวางขนาดเล็กมากกว่าการเคลื่อนไหวอยู่รอบสิ่งเหล่านี้จะเป็นความคิดที่ดีขึ้นกว่าที่เราคิดว่า.
ส่งผลให้นั้นเป็น ภาพ ที่ดีที่มีประโยชน์ในอัลกอริธึมที่ทันสมัยAgent ที่มีพัฒนาการที่อาจ
ซึ่งจะช่วยได้ดีกว่าสิ่งที่เราจะต้องมีฮาร์ดดิสก์ที่มีรหัสสี