任务一(30pts) 实现演化算法玩Pacman游戏
在 evolutionAgents.py 中实现演化算法，并用来玩pacman游戏中的bigMaze、openMaze、smallMaze三个地图。
evolutionAgents.py 中仅给出简单参考，你可以在此基础上完善，或者自己另行实现。
该任务汇报的重点包括：
说明你所实现的演化算法的一些关键步骤：
演化算法玩Pacman的整体流程
解的表示和合法解的生成
评估函数设计
演化算子设计
以及其它你认为重要的部件
说明你所实现的演化算法的实验效果：
演化算法的具体参数设定
演化算法整体运行流程中使用评估函数的次数，以及相应达到的分数（即演化算法的效率）
由于演化算法具有随机性，你应当运行多次算法来汇报结果
任务二(10pts) 在Search和Classic环境中测试你的演化算法
这个任务要求你在Search和Classic环境中测试你在任务一中实现的演化算法，具体测试地图：
Search1、 Search2 、 Search3；
minimaxClassic、originalClassic、powerClassic。
该任务汇报的重点包括：
你如何调节参数来在这些环境中提升演化算法的效率，以及为什么要这样调。
任务三(20pts) 改进演化算法
对所实现的演化算法进行改进，并在任务二中的几个环境中进行测试。
可能的改进方向：
解的表示改进
评估函数改进
演化算子改进
参数优化
可能能参考的论文：
[RHEA] Rolling Horizon Evolution versus Tree Search for Navigation in Single-Player Real-Time Games
[Adaptive-RHEA] Self-Adaptive Rolling Horizon Evolutionary Algorithms for General Video Game Playing
该任务汇报的重点包括：
演化算法的改进思路，即为什么要这么做？
你可以针对性地根据Search或者Classic环境的特点来改进算法，或者对算法进行通用的改进
具体的改进实现；
改进后的演化算法效率。
评分标准
作业的评分主要参考任务的完成情况（60%）以及报告的书写（40%）。
在报告中，你需要分别阐述每个任务的解决过程。实验报告应包括但不限于：任务叙述+解决方法+实验效果+必要分析，以及说明如何运行你的代码来获得实验中报告的结果。
特别提醒：一份逻辑清晰的实验报告和实验效果同等重要。
如果你的算法能取得好的效果，实验报告却潦草，最终也会影响你的分数。如果你无法实现效果好的算法，一份展现你努力尝试过程的报告也会弥补一些分数。
作业提交
你需要提交一份压缩文件，以“学号_姓名”的方式命名，如“MG21370001_张三.zip”。文件中需要包含完整的项目代码和实验报告，在作业截止日期(11.26 23:59)前发送到xuek@lamda.nju.edu.cn，邮件标题命名和压缩文件一致。
延期提交的折扣为-5/天，即每延迟一天，本次作业得分减5。你的作业流程可简单分为：熟悉代码、编程、修改、书写实验报告，请合理分配时间。
作业的说明和代码会发布在课程群/课程主页。
注：若发现结果造假和作业出现雷同的情况，会根据相关规定给予惩罚，详情请参考课程主页中
“学术诚信”的相关内容。请同学们务必独立完成作业！
