Для того чтобы помочь вам оптимизировать вашу программу на Python для обучения змейки, я бы рекомендовал рассмотреть следующие шаги:
1. Оптимизация алгоритма обучения: убедитесь, что ваш алгоритм обучения эффективен и правильно настроен. Попробуйте изменить параметры обучения, такие как скорость обучения, количество эпох и размер пакета на обучение.
2. Улучшение генетических алгоритмов: проверьте, какие генетические алгоритмы вы используете и попробуйте их оптимизировать. Может быть, стоит использовать другие методы селекции, кроссовера или мутации.
3. Настройка нейронной сети: убедитесь, что ваша нейронная сеть правильно настроена для данной задачи. Исследуйте возможные архитектуры сетей, количество слоев, нейронов и функции активации.
4. Визуализация обучения: добавьте в вашу программу возможность визуализировать процесс обучения змейки. Это поможет вам лучше понять, как ваш алгоритм работает и где возможны улучшения.
5. Подбор гиперпараметров: проведите исследование по подбору оптимальных гиперпараметров для вашей задачи. Это может включать в себя тестирование различных комбинаций параметров и поиск наилучших значений.
Я бы также порекомендовал обратиться к сообществу разработчиков на GitHub или в специализированные форумы, чтобы получить обратную связь и советы от опытных специалистов. Успехов в оптимизации вашей программы!