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人工智能(博弈算法)

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-15

  人工智能(博弈算法)_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。人工智能 博弈问题—五子棋实验报告 实验目的 1. 熟悉和掌握博弈搜索算法的原理 2. 了解并学会博弈搜索算法的实质和过程 3. 学会使用博弈搜索算法解决问题 实验原理 博弈,对策 利害关系相反的

  人工智能 博弈问题—五子棋实验报告 实验目的 1. 熟悉和掌握博弈搜索算法的原理 2. 了解并学会博弈搜索算法的实质和过程 3. 学会使用博弈搜索算法解决问题 实验原理 博弈,对策 利害关系相反的双方按一定的规则行动 ,每一方都为使自己能在 斗争中取胜。诸如下棋、打牌等类型的竞争性智能活动,称为博弈石最简单的一 种是“二人零和、全信息、非偶然”博弈。博弈的实例有中国象棋、五子棋、国 际象棋和围棋等。 要提高计算机的下棋水平,就要有效地把多种搜索算法组合起 来, 进而改进博弈树的搜索效率来找到一步好棋。博弈是启发式搜索的一个重要 应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示 ,通过对博弈树进行搜索求取 问题的解,搜索策略常采用α -β 剪枝技术。 在深入研究α -β 剪枝技术的基础上, 结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和α -β 剪枝算法相结合的改 进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。 实验内容 制作类似于如图所示五子棋系统实验程序。 1 人工智能 实验条件 1. Window NT/XP/7 及以上的操作系统 2. 内存在 512M 以上 3. CPU 在奔腾 II 以上 实验分析 1. 博弈搜索算法特点 ① 博弈的初始格局是初始节点 ② 在博弈树中, “或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。自己一方 扩展的节点之间是“或”关系,对方扩展的节点之间是“与”关系。 双方轮流地扩展节点。 ③ 所有自己一方获胜的终局都是本原问题,相应的节点是可解节点;所 有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。 实验效果图 2 人工智能 3 人工智能 个人实验小结 通过本次实验,我了解了博弈算法具体的解决问题的过程,熟悉 和掌握博弈算法的原理、 实质、 过程, 学会了使用博弈算法解决问题, 通过学习博弈搜索算法,增强了我对于机器博弈能力的认识,实验过 程中发现问题并解决问题,巩固了所学的知识,通过实验也提高了自 己的编程和思维能力,收获很多。 4

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