吃豆人游戏
规则：在一个10×10格子的棋盘内，有随机50个格子有豆子，吃豆人了解的情况有当前和上下左右5个格子状态, 行为有：不动，上，下，左，右，随机移动，吃等7个，求吃豆人在100个行动周期内得分最高的行为策略。
生活：根据当前和上下左右共5个位置的情况，得到状态，根据状态选择行为。 繁殖：两个基因随机取中位互换，随机部分变异 奖惩：吃到豆子+10，吃空-1，撞墙-5
个体数据，基因组： 建立一个map存储状态和行为索引，一个数组存储行为。状态有3^5 = 243个，行为有3个
地图： 二维数组， 12 × 12， 每个格子状态是0或者1，2，初始化5个for循环 坐标系, mapinfo[y][x] y ^ | | | ------------> x 0,0
1随机生成200个吃豆人个体 dna数组243，存储内容0，1，2, 4, 5, 6 生成得分，墙扣5分，豆加10分，吃空扣2分 dna互换,从半截对调 随机变异 存放个体的map
2随机生成地图 保存地图格子 豆子生成
3遍历所有个体，在地图内运行100次，得分最高选中概率越高的方式得到最优者两个 从高到低排序，权重分别是200-1，累计总权重，在总权重中随机取数。随机数落在的区间就是 遍历权重数列，看累计权重，当随机数比当前累计权重小，就取当前个体
4繁殖新的200个体 随机选择切断位组合一次，个体再随机变异
回到1，直到运行了1000代，保存最优者dna, 得分,写入文件
伪代码：
生成初代个体200
遍历1000代
遍历200个体
遍历1000场比赛
随机地图
遍历100天
取当前状态
取相应行为
评估得分
更新地图
新的位置
累计得分
得到1000场平均得分
根据平均得分分配权重，按权重概率挑选父母200次
基因互换，随机变异得到下一代个体
得分清理
出生位置随机
结束1000代进化，输出评分和基因