在本文中，将探讨一个使用神经网络和遗传算法模拟鱼类行为的程序。这个程序展示了鱼类如何通过强化学习找到食物，并通过遗传算法进行进化。这是一个复杂的过程，涉及到多个方面的技术，包括神经网络的构建、强化学习的应用、遗传算法的实现，以及模拟环境的创建。
在这个模拟程序中，每条鱼都是一个具有神经网络的实体。这个神经网络负责处理鱼类的感官输入，并输出控制鱼类行为的指令。鱼类的感官输入包括食物的位置和距离，这些信息通过角度和距离的形式传递给神经网络。鱼类的属性，如大小、颜色、空气动力学效率和传感器，都被包含在一个名为FishChromosomes的类中。这个类可以与其他染色体进行配对，产生具有突变特性的后代。
鱼类具有短期记忆，能够记住它之前10步的行为。当鱼类成功找到食物时，这10步的行为会被用来训练鱼类的神经网络，使鱼类在未来更擅长以这种方式找到食物。这个过程在FishLearn类中实现。鱼类的每一步都会被添加到一个队列中，当鱼类进食时，这个队列会被用来训练神经网络。
当两个实体的属性发生遗传突变时，它们的属性会被混合，产生具有不同特征的新实体。在模拟程序中，鱼类的物理基因（如大小、空气动力学效率和颜色）和精神基因（即运行鱼类的神经网络数据）都会被混合。这个过程在FishChromzomes类中实现。
在模拟环境中，食物会在被消耗后自动生成。鱼类可以看到所有食物粒子的位置，但看不到彼此。传感器的值会被计算并应用到神经网络中，然后读取输出，并计算鱼类的前进角度和速度。这个过程在Live方法中实现。
为了确保下一代鱼类具有所需的特征，不会只选择一两条鱼来繁殖下一代。相反，会从表现最好的三条鱼中选择两条进行交配，以产生后代。这个过程在NextGeneration方法中实现。
最初，鱼类几乎不知道如何找到食物，有些鱼类会像培养皿中的小斑马鱼一样绕圈。然而，随着一代又一代的进化，鱼类逐渐获得了能够使它们消耗更多食物的特征。结果表明，经过几代之后，鱼类会直接寻找食物，表现出群体行为。总体来看，鱼类的适应性是通过它们消耗的食物总量来衡量的，随着每一代的进化，这个总量都在不断增加。这证明了模拟是成功的，遗传突变成功地产生了更适应的个体。