Entonces ¿cuántas situaciones posibles hay? Bueno ciertamente, podría contarlas de la siguiente manera
podría decir que, hay 3 posibilidades que podrían haber para el norte: vacío, lata y pared
Robby podría encontrarse en un cuadro vacío al norte, en un cuadro con una lata o con una pared
esas son las 3 posibilidades al norte. Y para el sur hay las mismas 3 posibilidades y así en todas las direcciones
así que se pueden multiplicar todas 3x3x3, 5 veces para las 4 direcciones y la ubicación actual
para obtener 243. Por supuesto algunas de esas situaciones nunca podrían ocurrir en el mundo
Pared, pared, pared, pared, todas paredes...eso sería imposible en nuestro mundo, pero
para el propósito del algoritmo genético no me voy a preocupar de eso sólo voy a listar todas esas posibilidades, aun que algunas no sean reales
Tendremos 243 situaciones posibles, donde algunas de ellas no son realmente posibilidades, pero está bien, como verán
nuestra estrategia será listar todas las posibilidades junto con la acción que le correspondería tomar a Robby
en cada una de esas situaciones posibles. Aquí hay un ejemplo de la estrategia
Aquí, bueno no voy a listar las 243 situaciones, pero puedo pedirle a la computadora que haga eso sistemáticamente
y ya he llenado una acción aleatoria que escogí aleatoriamente, para cada una de esas situaciones. ok?
Si vamos a la primer imagen de nuevo, vemos que Robby se encuentra en esta situación: Puerta al norte, vacío en el sur, lata al este, pared al oeste, vacío en el sitio actual
Y yo puse "mover al este", así que si Robby está en esta situación, obedeciendo a esta estrategia, se moverá al oeste y chocará con la pared
Así que yo nunca dije que era una buena estrategia, pero es una estrategia y resulta ser una muy mala estrategia, y ahora cabe una pregunta...¿Cuál será la puntuación de Robby después de seguir la estrategia durante 3 pasos de tiempo?
En el primer paso de tiempo vimos que Robby se estrelló contra la pared. Bueno, en este mundo, el rebota en el mismo sitio en el que estaba antes
y se encuentra nuevamente en la misma situación, estúpidamente lo admito, dado que está en la misma situación, debe tomar la misma acción nuevamente, así que choca contra la pared nuevamente.
Y para el tercer paso de tiempo, vuelve a chocar contra la pared otra vez. Nunca aprenderá a no chocar contra la pared.
Es estúpido, pero su puntuación será de -5 cada vez que choque contra la pared, así que para el tercer paso tendrá -15. Así que lo que queremos que haga el algoritmo genético
es usar la evolución para saber leer este tipo de estrategias estúpidas y encontrar las estrategias buenas. Antes de enseñarles cómo funciona un algoritmo genético
hagamos un ejercicio más...Aquí está. Tenemos una estrategia para Robby, mostrando sólo dos situaciones relevantes
Robby empieza aquí en esta posición, y se pregunta ¿cuál es la puntuación de Robby despúes de 2 acciones de acuerdo a esta estrategia?
Lo que hay que hacer es encontrar la situación en la lista de situaciones que correspondan a la situación actual de Robby, hacer la
acción asociada a esa situación, luego encontrar la nueva situación en la lista y hacer el movimiento asociado con esa situación y ver cuál sería su puntuación.