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AI の本の 1 つで、よく知られている「15 パズル」を解決するために、シミュレーションやゲームでパスを見つけるための一般的なアルゴリズム (A-Star、Dijkstra) も​​使用されていることを読みました。

これらのアルゴリズムの1つを適用できるように、15パズルをノードとエッジのグラフに縮小する方法について、誰かが私にいくつかの指針を与えることができますか?

グラフの各ノードをゲームの状態として扱うとしたら、そのツリーは非常に大きくなりませんか? それとも、それはそれを行うための方法ですか？

ニューラルネットワークを開発する方法を示すソース付きの優れたチュートリアル（ダミーのステップベイステップ;-)）

私が MRS でやろうとしているのは、基本的な AI を自分で学習することです。私がやりたいのは、ベクトル化された排気やステージングなどを備えたロケットエンティティを作成することです. 空を飛べるエンティティの作り方を知っている人はいますか? それとも常に上向きに力を加える必要がありますか?

三目並べの実装で難しい部分は、マシンが実行する最善の動きを決定することだと思います。

追求できるアルゴリズムは何ですか？単純なものから複雑なものまで、実装を検討しています。問題のこの部分にどのように取り組みますか?

マルコフ連鎖を使用する場合、どのようなビジネス ケースがありますか? 偽の投稿を書くために誰かのブログに適用されるマルコフ連鎖の遊び場を見たことがあります。私はいくつかの実用的な例が欲しいのですが？例えば、ビジネスや株式市場の予測などに役立ちます...

編集：例を提供してくれたすべての人に感謝します。それらはすべて有用だったので、それぞれに賛成票を投じました。
Edit2 : 最も詳細な回答を受け入れられた回答として選択しました。私が賛成したすべての答え。

AIプログラミングでLispが使われていると聞いて、自分の視野を広げるためにLispを学んでいます。いくつかの調査を行った後、私はまだ AI の例や、AI に傾倒する言語の何かを見つけていません。

Lisp は、利用可能だったために過去に使用されていたのでしょうか。

それは本当にすべてタイトルにありますが、進化的アルゴリズムに興味がある人のために内訳を以下に示します。

EA では、基本的な前提として、特定の数の生物 (実際には単なるパラメーターのセット) をランダムに生成し、それらを問​​題に対して実行し、トップ パフォーマーを生き残らせることができます。

次に、生存者の交雑種、生存者の突然変異、および特定の数の新しいランダム生物の組み合わせで再増殖します。

それを数千回繰り返すと、効率的な生物が生まれる。

一部の人々は、生物の複数の「島」を導入するようなことも行います。これは、時々交配が許可されている別々の集団です.

ですから、私の質問は次のとおりです。最適な再増殖率はどのくらいですか?

私は上位 10% のパフォーマーを維持し、30% の交雑種と 30% の突然変異で再移植しています。残りの 30% は新しい生物用です。

私は複数の島の理論も試しましたが、その結果にも興味があります。

これがまさに EA が解決できるタイプの問題であることを忘れてはいません。誰かがそれを試みていることを知っていますか？

前もって感謝します！

これら 3 つの密接に関連する分野の違いは何ですか? それらがすべて (CS を除いて) 一部である 1 つの特定の全体はありますか?

私は、(たとえば) 45 度の視野と限界視野範囲で特定の方向を向いているオブジェクトを持っています。すべての初期チェック (Quadtree ノードと距離) を実行しましたが、特定のオブジェクトがそのビュー コーン内にあるかどうかをチェックする必要があります (この場合、オブジェクトが見える場合にのみそのオブジェクトを追跡することを決定します)。

から までの度ごとにレイをキャストする以外Direction - (FieldOfView / 2)にDirection + (FieldOfView / 2)(私は現在それを行っていますが、それは恐ろしいことです)、この可視性チェックを行う最良の方法は何ですか?

ハーモニーと対位法のルールを学習/理解/実験するのに役立つソフトウェアはありますか?