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人工智能博弈算法

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精品文档---下载后可任意编辑实验目的1.熟悉和掌握博弈搜索算法的原理2.了解并学会博弈搜索算法的实质和过程3.学会使用博弈搜索算法解决问题实验原理博弈,对策 利害关系相反的双方按一定的规则行动,每一方都为使自己能在斗争中取胜。诸如下棋、打牌等类型的竞争性智能活动,称为博弈石最简单的一种是“二人零和、全信息、非偶然”博弈。博弈的实例有中国象棋、五子棋、国际象棋和围棋等。要提高计算机的下棋水平,就要有效地把多种搜索算法组合起来,进而改进博弈树的搜索效率来找到一步好棋。博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采纳 α-β 剪枝技术。在深化讨论 α-β 剪枝技术的基础上,结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和 α-β 剪枝算法相结合的改进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。实验内容制作类似于如图所示五子棋系统实验程序。实验条件1. Window NT/XP/7 及以上的操作系统2. 内存在 512M 以上3. CPU 在奔腾 II 以上实验分析1. 博弈搜索算法特点① 博弈的初始格局是初始节点② 在博弈树中,“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。自己一方扩展的节点之间是“或”关系,对方扩展的节点之间是“与”关系。双方轮流地扩展节点。③ 所有自己一方获胜的终局都是本原问题,相应的节点是可解节点;所有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。实验效果图精品文档---下载后可任意编辑个人实验小结通过本次实验,我了解了博弈算法具体的解决问题的过程,熟悉和掌握博弈算法的原理、实质、过程,学会了使用博弈算法解决问题,通过学习博弈搜索算法,增强了我对于机器博弈能力的认识,实验过程中发现问题并解决问题,巩固了所学的知识,通过实验也提高了自己的编程和思维能力,收获很多。

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