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球体、ピラミッド、メッシュで表されるその他のさまざまなオブジェクトなど、サーフェスが 3D で非長方形のさまざまなオブジェクトがあります。メッシュは、オブジェクトの表面全体に同じサイズと分布のポリゴンで構成されているわけではなく、円柱、球、円錐の理想的な形状のようなすべての半対称オブジェクトでもありません。

したがって、任意のメッシュを取り、さまざまな方法で自分自身をラップできるノードを生成する経路探索アルゴリズムを設計または改造するにはどうすればよいでしょうか?

古いアルティマ 6&7 のようなタイル ベースのゲームや、パズル海賊についての記事を探しています。具体的には：

1. マップ上のオブジェクトを追跡する方法。他のキャラクターや木などのオブジェクト、またはキャラクターが動かすことができるもの。
2. キャラクターの背後にある AI。画面外にあるマップ上のキャラクターのキャラクターの動作をゲームがどのように処理するか。特に非常に大きなマップと多数のキャラクターの場合。

すべての値を格納するテーブルがあります。たとえば、ファジー セットを決定する x1、x2、x3 です。メンバーシップの程度は、Low、Med、High の数学関数を使用してそれぞれに割り当てられます。

私のルール 1 は、x1 が高く、x2 が中程度の場合、出力の確率は z であると述べています。次に、ルールを評価するために min{x1,x2} を取ります。ルール 2 は、x2 が高い場合、または x3 が中程度の場合、出力は max{x2,x3} であると述べています。

ここで非ファジィ化するために、ルールの結果を集計して、2 つのルールの出力を見つけます。各ルールの x1 x2 x3 に対して、すべてのメンバーシップ度 (0 から 1) が定義されています。

どうすれば非ファジー化できますか?

コンピュータがユーザー提供の例によって正規表現を「学習」することは可能ですか?

明確にするために：

• 正規表現を学びたくない。
• テキストから部分を選択するか、開始または終了マーカーを選択することによって、ユーザーが対話的に提供する例から正規表現を「学習」するプログラムを作成したいと考えています。

出来ますか？Google で検索できるアルゴリズムやキーワードなどはありますか?

編集：回答ありがとうございますが、この機能を提供するツールには興味がありません。論文、チュートリアル、ソース コード、アルゴリズムの名前などの理論的な情報を探しているので、自分で何かを作成できます。

さまざまなクラスの機械学習アルゴリズムの違いを感じようとしています。

進化的アルゴリズムの実装は、ニューラル ネットワークの実装とはかなり異なることを理解しています。

ただし、どちらも、潜在的にノイズの多いトレーニング/履歴データのセットからの入力と出力の間の相関関係を判断することを目的としているようです。

定性的な観点から、進化的アルゴリズムとは対照的に、ニューラル ネットワークのより適切なターゲットとなる問題領域はありますか?

それらを補完的な方法で使用することを提案するいくつかの記事をざっと見てきました。そのためのユースケースの適切な例はありますか?

私はニューラル ネットワークに少し興味があり、時間領域でさまざまな最小化手法を比較する軽いプロジェクト (最速) に Python でニューラル ネットワークを使用することを考えていました。

その後、NN が最小化に適しているかどうかさえわからないことに気付きました。どう思いますか？

あなたは何を使うのですか？