minimax

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我正在嘗試編寫一個函數來分析遊戲樹。樹由嵌套列表表示，其中每個子列表表示一個分支。基本上，我想弄清兩件事：什麼是嵌套列表的最小值？該值的指數是什麼？我以爲我主要解決了第一個問題，但我的代碼不斷返回錯誤的值 - 我檢查了一切，看不到我做錯了什麼。任何幫助將不勝感激，謝謝！ ;MINIMAX* (define minimax* (lambda (l operation hilo)

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如何實現井字遊戲

我看了這個答案極小，它只是讓我感到困惑：TicTacToe AI Making Incorrect Decisions 有人能幫助我明白，我怎麼會應用此井字遊戲？？我怎麼會「在樹的工作我的方式如何甚至創建的移動樹注：我現在有一個局級存儲關於狀態遊戲（例如，遊戲是否完成了當前的移動？，是否有贏家？等等）。當前棋盤上的每個棋子都以1 - 9（左上角到右下角的行）的形式存儲。目前的棋盤狀態很容易

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遊戲搜索樹，我必須先建樹嗎？

在遊戲搜索樹中有很多算法來獲得最優解，如minimax算法。我開始學習如何用minimax算法解決這個問題，算法清晰。但我對樹本身感到困惑，在像tic tac toe節點的遊戲節點數量不是很大的遊戲中，但在像棋等其他節點上有很多節點。我認爲這需要記憶中的大空間。那麼是否有算法在同一時間評估和構建樹？

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創建棋盤遊戲AI

我想編寫一個名爲Okey並且在土耳其大受歡迎的棋盤遊戲。 http://en.wikipedia.org/wiki/Okey 但我有一些關於AI的問題。 Firslty讓我解釋一下游戲.. 該遊戲是由4名選手發揮。在這個遊戲中有106個瓷磚，其中2個是假小丑。其他104塊瓷磚被分成4種顏色，一般是綠色，黑色，藍色和紅色。所有顏色都有兩組瓷磚。一套ise包含13個牌，順序編號爲1到13. 每個玩

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調整評估函數的權重

我已經爲connect-4編寫了一些AI代碼。我想調整某些評估函數中的權重。我的時間和硬件有限，所以我的問題是這樣的：根據使用較低深度搜索得到的結果，執行「訓練」和權重調整的評估質量與使用人工智能必須在有更多時間的情況下才能發揮出最好的效果，因此可以在更深層次上搜索遊戲樹？

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如何模擬兩位玩家之間的戰鬥？

我有兩名球員，我想模擬他們之間的比賽。兩者都有一些屬性（權力，智力......）和不同的行爲。某些行動的結果是基於屬性值和一些運氣因素。算法：構建的所有可能的行動博弈樹爲雙方球員博弈樹大概將有限的深度每個級別都屬於不同的球員在葉節點處使用一些啓發式技術來找出必須進行移動的玩家獲勝的概率傳播概率（象極小算法一樣）選擇具有最高概率的舉動繼續在這個算法所以開始時，基本上這是極大極小算法

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效用函數的極大極小搜索

嗨我很困惑，如何確定與一個極小極大搜索實用功能與任何遊戲，你可以使用帶有一個極小的搜索基本上我問你如何確定該實用程序說明它功能乾杯

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Gomoku中的Minimax代表性好嗎？

我想在Java中編寫一個Gomoku（五行）遊戲作爲一個單獨的項目。對於AI，我知道使用Alpha-beta Pruning的Minimax函數是解決這個問題的好方法。但是，我在設想如何工作時遇到了一些麻煩。我的問題是這樣的：什麼是一個極小樹節點的很好的代表性？我想對我的評價功能將「重量」的所有空電路板上的空間。然後它將從該板取得最佳值作爲minmax決策樹的節點。我在正確的方向嗎？和其他任

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Minimax/Alpha Beta算法 - 在Gomoku中尋找AI的移動

我知道Minimax決策樹是實現棋盤遊戲AI的好方法。目前，我正試圖實施一個名爲Gomoku的遊戲（連續5次）。但有一件事，我很困惑：我環顧四周，似乎幾乎所有的Minimax/AlphaBeta算法返回一個整數。具體對我來說，eval（bestGomokuBoard）的返回值。我應該如何找到勝利板的座標？這是我到目前爲止所做的：我有一個20x20的整數數組，代表一個空白空間（0），計算機（1

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NegaMax算法和TicTacToe ...出了什麼問題？

我是新來的遊戲樹算法，我試圖實現一個簡單的tictactoe遊戲，利用NegaMax算法來評估計算機AI玩家的瓦片分數。然而，人工智能並不是一種聰明的方式（我可以一直贏，因爲人工智能不會阻止我的動作），而且我認爲我錯誤地實現了NegaMax算法。如果任何人都可以用下面的代碼來幫助我，那就太好了。我花了這麼長時間嘗試不同的東西，但我從來沒有得到它的工作。 #include <stdlib.h>