所以一共有多少种可能性呢？
我可以这样计算
可以说
在北面可以填三种可能性：空的，易拉罐，和墙
Robby可能发现自己的北方是空格子
或者是有一个易拉罐，或者是墙
这就是北面的三种可能性
南面也有相同的三种情况，以此类推
那么我可以把他们相乘 3乘以3乘以3
乘五次，对应五个，呃，四个方向
和当前位置，等于243
当然其中一些情况在现实世界中是永远不会发生的
墙，墙，墙，墙，墙 五个位置全都是墙
在我们建立的世界的规则中这是不可能的
但是对于遗传算法来说
我不会担心这点
我仅仅只是列出所有的可能性
即使有一些是不现实的
那么我们将会有总共243种可能的状态，
其中一些不是现实情况中可能的状态，但是没关系，一会就知道了
策略就是列出所有的可能性
附带着Robby应该采取的行动
对应着每一种可能的状态
那么这就是一个策略的例子
这我不会展示全部的243种可能性
但是我可以让电脑按规矩全部这样做
我在这填上了随机选择的一个动作
对每一个情况都填
好的，那么如果我们回看第一幅图，
我们可以看到Robby发现自己处于这样的情况：北面是墙，南面是空的
东面是易拉罐，西面是墙，当前位置是空的
然后我填了向西移动
那么Robby发现自己当前所处的情况并其服从这个策略
他就会向西移动，然后撞墙
我并没有说这是一个好策略，但是它是一种策略
它只是刚好是一个很差的策略
现在我可以问一个问题
Robby的分数在执行三次这个策略之后将会是多少
我们看到第一步，他撞了墙
在这个世界里他反弹到了和之前相同的位置
然后他发现自己处于完全相同的情况
很蠢，我承认很蠢，鉴于他在相同的情况，
他必须再次执行相同的动作。所以他会再次撞墙
一样地，在第三步，他会再次撞墙
他永远都学不会不撞墙
这样是有点蠢，但是他每次撞墙分数都会减5
所以他会在三步之后减掉15分
我们想要遗传算法做的是利用进化
淘汰掉这种真的很蠢的策略
并且发现好的策略
在我想你展示遗传算法是如何工作之前，让我们再做一个小测验
这是我们的小测验：我们有一个Robby的策略，只展示了两种相关的情况
Robby在这个起始位置，请问Rooby的分数是多少
在依照策略执行两个动作之后
那么你要做的就是找到表中的情况
对应着Robby当前状态的情况
执行策略指示的行动
然后在表中查询新的情况
执行情况对应的行动
然后给出他的分数将会是什么