私は AI コースを受講しましたが、先生から AI アルゴリズムの 1 つを利用したゲームを実装するように依頼されました。ここで少し助けが必要です：
- それぞれのアルゴリズムがどのようなゲームに適用されるのかわからない
- ゲームまたはゲームの種類とそれが使用するアルゴリズムの例を挙げていただければ幸いです
コーディングのヘルプは必要ありません。それを管理できます (選択した言語は Java です)。アルゴリズムの選択について少しだけ助けが必要です。
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ベンの答えに加えて、良いコンボは、コネクト 4 のようなゲームと一緒にアルファ ベータ プルーニングを行うことです。三目並べのようなもののヒューリスティックは単純すぎますが、チェスの場合は複雑すぎます。しかし、Connect 4 または類似の「中道」ゲームは、ヒューリスティックが効率と品質の両方に大きな違いをもたらす方法を確認するのに最適な場所である可能性があります。他のシナリオよりも一般的に優れたヒューリスティック。特に connect 4 のルールは非常に単純であるため、これらの動作を確認するための独自の成功したヒューリスティックを思いつくのは非常に簡単です。
もう 1 つのよく使われる AI は、RTS またはサンドボックス環境でのユニットの移動など、経路探索用の A* です。
于 2009-01-08T23:37:39.080 に答える
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アルファ ベータ プルーニングは、ゲーム ツリー全般、特にチェスや三目並べなどのターン制ゲームに適しています。
于 2009-01-08T23:32:30.260 に答える
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ヒューリスティック関数としてマンハッタン距離を使用して、 NパズルとA*検索アルゴリズムを試すことができます。
于 2009-01-09T03:24:36.500 に答える
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すでに述べたように、A*はゲームのパスファインディングに最適なアルゴリズムです。これは、これがどのように実装されるかについてのチュートリアル（ソース付き）です。
幸運を！
于 2009-01-09T03:28:42.373 に答える
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マルコフ連鎖モンテカルロまたはMCMCアルゴリズムはどうですか。 http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain_Monte_Carlo
私の AI クラスでは、ベイジアン ネットワークを使って確率を計算しました。それほど難しくはありませんでしたが、間違いありませんでした。面白い。
于 2010-10-21T02:39:43.860 に答える
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どのゲームでも任意の AI アルゴリズムを使用できます。「敵」があなたを追う 2D ゲームがあれば、ファジー ロジックを使用して軌跡を作成できます。ネット（あらゆる種類の）を使用して、あなたに従うための最良の方法を「学習」させるのと同じ方法で。（十分な場合は、遺伝的アルゴリズムを使用して世代を超えて学習させることができます）
では、何か楽しいことを考えて、AI を使用してどこで決定を改善できるかを尋ねて、楽しんでください (これが最も重要な部分です)。
そして、あなたはこの本をチェックしていくつかのアイデアを得ることができます.私の賭けはあなたの大学が図書館のどこかにあることです.
于 2009-01-08T23:37:28.970 に答える
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上記の A* などの単純なタイルベースのマップと単純なパス検索アルゴリズムから始めることができます。すべてのゲームマップに沿って自由に移動できるゲームを作成してみることができます。
于 2016-05-27T14:20:21.467 に答える