hum, l'équipe de modération a mal compris, j'avais écrit "ennemis/solutions" parce que chaque ennemi est une solution, ils ont traduit ça par "nombre d’ennemis par solution dans la population".
Si un modérateur peut corriger? (quelque chose comme "nombre de solutions (ennemis) dans la population")
Cela dit, en effet une autre approche possible aurait été de considérer l'ensemble des ennemis comme une solution, ce serait possible maintenant que les évaluations sur font par simulation de manière asynchrone. (on évaluerait différents ensembles de 20 ennemis)
Ce serait intéressant parce qu'on pourrait converger vers des salves d'ennemis avec des rôles : des gros lents devant et des petits rapides derrière, par exemple.
Mais par contre on s'éloignerait du coté "l'espèce évolue en réaction à vos défenses" puisque qu'on ne ferait plus évoluer des individus mais des ensemble d'individus, on s'éloigne donc un peu de la théorie de Darwin.
# coquille
Posté par MCMic (site web personnel) . En réponse à la dépêche GeneticInvasion : des algorithmes évolutionnaires pour un meilleur jeu. Évalué à 8.
hum, l'équipe de modération a mal compris, j'avais écrit "ennemis/solutions" parce que chaque ennemi est une solution, ils ont traduit ça par "nombre d’ennemis par solution dans la population".
Si un modérateur peut corriger? (quelque chose comme "nombre de solutions (ennemis) dans la population")
Cela dit, en effet une autre approche possible aurait été de considérer l'ensemble des ennemis comme une solution, ce serait possible maintenant que les évaluations sur font par simulation de manière asynchrone. (on évaluerait différents ensembles de 20 ennemis)
Ce serait intéressant parce qu'on pourrait converger vers des salves d'ennemis avec des rôles : des gros lents devant et des petits rapides derrière, par exemple.
Mais par contre on s'éloignerait du coté "l'espèce évolue en réaction à vos défenses" puisque qu'on ne ferait plus évoluer des individus mais des ensemble d'individus, on s'éloigne donc un peu de la théorie de Darwin.