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什麼是一些有效的學習啓發式權重的技巧？

我有一個超級極小遊戲玩法，它將不同的啓發式數據彙總在一起，爲遊戲的每個狀態返回一個值。我想實施學習。我希望程序學習每種啓發式的權重。讓程序學習每種啓發式的權重的最有效方法是什麼？當然，它只會在嘗試之後知道某個重量是否對某個啓發式算法有效。是唯一的選擇某種試驗和錯誤系統？ 謝謝你的幫助！

machine-learning artificial-intelligence heuristics minimax 2013-12-08

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Tic Tac Toe Minimax算法返回空板

我一直在爲一個Tic tac腳趾AI實現一個miniMax算法而掙扎了好幾天。現在，我得到的問題是當我調用minimax（）函數時，我在'returnBoard'輸入中得到一塊空板。我知道我的算法正在通過一系列的板子，因爲我已經打印出了孩子，因爲我已經得到了它們，並且我看到計算機正在進行移動並給棋盤上分數。有什麼建議麼？ void board::getBestMove() { board re

c++ tic-tac-toe minimax alpha-beta-pruning 2014-01-27

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minimax算法怎麼會更樂觀？

Minimax似乎在不失敗方面表現出色，但假設對手不會犯錯，這是非常宿命的。當然，很多比賽都是以平局來解決的，但是即使沒有獲勝的情況下，我們也應該爲「贏得儘可能的努力贏得勝利而不必冒險」。 也就是說，給定兩棵具有相同（繪製）的終點位置給予最佳遊戲的玩家，如果對手進行次優移動或者讓對手變得更多，如何調整算法以選擇最有可能獲勝的樹可能會滑倒？ 使用Tic-Tac-Toe的簡單例子，一個更強壯的球員通常

minimax 2013-12-13

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爲「同步」移動遊戲擴展Minimax

我正在嘗試爲類似遊戲的寵物小精靈寫一個AI，除了所有移動在手前都被兩個玩家所知（一切對兩個玩家都是可見的）。我記錄了所有我需要的信息，例如損壞，準確性，危急機會等。 我以爲我會瞄準Expectiminimax（已知算法）解決方案，這似乎是合理的，但我已經擊中一個障礙：如何處理誰先走的順序。當然，這是基於當前玩家的速度，無論誰開始速度更快，但是有些動作獲得優先權，並且儘管速度很快，但最終會先行。 一

algorithm artificial-intelligence pseudocode simulate minimax 2013-10-28

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替代最小極小的棋盤AI？

我正在做一個零和棋盤遊戲的AI。這是下面的遊戲http://en.wikipedia.org/wiki/Y_%28game%29 我使用的董事會是15場每邊，所以這是120六邊形總。這對於標準的極小極小方法來說顯然是很重要的。我以爲我可以因爲對稱而切斷很多東西，但我仍然認爲它不夠。 當遊戲過於複雜而無法搜索所有選項時，是否有任何可行的極小極小選擇？ 感謝

tree artificial-intelligence minimax 2013-12-22

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MiniMax返回反向效用值

我試圖打印出Mini Max的訪問狀態和實用程序。 我有問題時，從終端狀態返回到它的根，從而導致我的訪問狀態實用程序值4錯誤的值。我只是無法弄清楚是什麼原因導致了這個錯誤。我很確定我的最小和最大方法是正確的。

java algorithm artificial-intelligence tic-tac-toe minimax 2014-02-20

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Expectiminimax與α-β剪枝

我使用Expectiminimax這是在我目前的狀況偉大的工作電流： Max -> Min -> Chance -> Max -> Min -> Chance -> (Repeat) 我不能以任何方式 Max/Min -> Chance -> (Repeat) 由於方式的遊戲作品。 我覺得好像alpha將會不準確，如果我繼續轉換我的算法。用我目前的設置來實施修剪（除了視野效果）還有什麼副作

artificial-intelligence probability minimax alpha-beta-pruning 2013-11-15

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實施「極小」遞歸

我使用的是最小最大算法的遊戲，因爲有很多的可能性極小極大遞歸花費的時間太長，即使有「α-β剪枝」 更好的辦法 我的代碼看起來有些東西是這樣的： min(state,depth,alpha,beta): if stopingCond: return value for moves in allmoves: state.do(move) bet

python recursion minimax game-theory 2014-02-25

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用於Tic Tac腳趾失敗的MiniMax算法

我正在嘗試用alpha-beta修剪實現tic tac腳趾的minimax算法。現在我的程序正在運行，但它似乎沒有工作。每當我運行它似乎在所有的廣場輸入垃圾。我已經實現了這個功能，這樣我的極大極小功能就進入了一個電路板狀態，並修改了這個狀態，這樣當電路板完成時，電路板狀態就包含了下一個最好的移動。然後，我將「this」設置爲等同於修改過的電路板。這裏是我的功能極大極小算法： void board:

c++ algorithm tic-tac-toe minimax alpha-beta-pruning 2014-01-13

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用於黑白棋的Minimax算法不能正常工作

public class OthelloJPlayer extends OthelloPlayer { @Override public OthelloMove getMove(OthelloState state) { int bestchoice = 0; int bestscore = Integer.MIN_VALUE; boolean m

java minimax 2013-11-25

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