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typofix, fonts

doc/appendix/app1.md

@@ -9,7 +9,7 @@ lastmod: 2023-07-15T18:14:38+0900
 
 本書ではNEAT-Pythonをベースに各種アルゴリズムの実装を行っています。そのため、全体的にNEAT-Pythonの知識があることが前提となっています。2章ではNEAT-Pythonの使い方について説明しましたが、より理解を深めていただけるように、さらにサンプルを用意しました。2章の論理回路の例から少し難易度を上げ、より実例に近いクッキー探しゲームを作ってみます。端末上にお菓子のクッキー🍪を表示し、エージェント😃が画面上を探し回ります。ライブラリには標準ライブラリとNEAT-Pythonを使います。まずゲームを実装する前に、少しだけ `curses` のおさらいをしましょう。 `curses` は端末制御ライブラリで、端末上の表示を操作できます。
 
-(注意 :: Windows用のPyhtonにはcursesがインストールされていません。その場合には、Dockerなどを用いて実行すると良いでしょう。)
+(注意 :: Windows用のPyhtonには `curses` がインストールされていません。その場合には、Dockerなどを用いて実行すると良いでしょう。)
 
 ```python
 import curses
@@ -146,7 +146,7 @@ def eval_genomes(genomes, config, foo):
         # === ドメインに依存する処理ここまで ===
 ```
 
-「ドメインに依存する処理を実装する」というコメントの箇所に各個体の評価を実装し、その個体の成績を適応度としてgenome.fitnessに設定します。この「ドメインに依存する処理」が今回はクッキー探しゲームとなります。ゲームを組み込んだ、評価関数eval_genomesを改めて実装し直します。
+「ドメインに依存する処理を実装する」というコメントの箇所に各個体の評価を実装し、その個体の成績を適応度として `genome.fitness` に設定します。この「ドメインに依存する処理」が今回はクッキー探しゲームとなります。ゲームを組み込んだ、評価関数 `eval_genomes` を改めて実装し直します。
 
 ```python
 from neat.nn import FeedForwardNetwork
@@ -228,7 +228,7 @@ def eval_genomes(genomes, config, foo):
         # ================ ドメインに依存する処理ここまで ===========
 ```
 
-この評価関数をPopulationクランスのインスタンスのrun()メソッドに渡し、アルゴリズムを開始します。
+この評価関数を `Population` クラスのインスタンスの `run()` メソッドに渡し、アルゴリズムを開始します。
 
 ```python
 winner = p.run(eval_genomes, n=100)  # 10世代