TTT를위한 minimax 알고리즘을 구현했습니다. 인공 지능 플레이어가 첫 번째 이동을하게되면 가능한 이동의 모든 미니 맥스 값을 0으로 평가합니다. 즉, 첫 번째 이동으로 그리드의 모든 사각형을 선택할 수 있습니다. 그러나 어떤 Tic Tac Toe 가이드는 첫 번째 이동을 할 때 코너 또는 센터 스퀘어를 선택하는 것이 더 높은 선택의 기회이기 때문에
Java에서 miniMax 알고리즘을 구현하는 작은 AI 알고리즘을 작성하려고합니다. 이 게임은 두 플레이어가 한 턴에 한 턴씩 움직이며 각 보드 위치에 따라 점수가 매겨지는 2 인용 게임입니다. 플레이어 X의 위치에 대한 "품질"은 해당 위치에 대한 플레이어 X의 점수에서 상대방 점수를 뺀 값으로 평가됩니다. 각 이동은 정수로 표시됩니다 (예 : 1을 입
나는 이런 종류의 질문이 전에 물어 왔지만, 나는 의심을 해결할 수 없었다. 나는 bestFound 인스턴스 변수를 가지고 내 의심의 여지가 이유를 가지고있다 import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
public class MinimaxOthello implements Runnable
{
p
나는 기계 학습에 새로운 것이므로 제안 사항도 공개되어 있습니다. 나는 오늘 미니 맥스 리스크 라 불리는 것을 읽었고 이것이 내 경우에 가능한지 궁금해하고있었습니다. 두 개의 데이터 세트가 있는데 세로선 오른쪽의 왼쪽 커브 아래 영역이 오른쪽 커브 아래의 영역과 같도록하는 선 (또는 더 정확하게는 경계)을 찾는 데 관심이 있습니다. 수직선의 왼쪽. R에서이
저는 9 인의 모리스 게임을 쓰고 있으며, 지금까지는 괜찮은 동작 인 Negascout 검색이 있습니다. 그러나, 나는 반복 심화를 추가하고 싶은, 그래서 나는이 코드를 내놓았다 : public Move GetBestMove(IBoard board, int depth)
{
//Search limits (ms
this.maxTime =
내가 만드는 보드 게임에 문제가 있습니다. AlphaBeta prunning이있는 MiniMax를 사용하여 게임용 인공 플레이어를 만들 계획입니다. 그러나 플레이어가 게임을 잘하는지 평가하는 방법을 모르겠습니다. 새로운 게임이기 때문에 나는 피드백을주는 것이 좋은 선수를 얻을 수 없다. 그래서 인공적인 플레이어가 실제로 좋은지 객관적으로 결정할 수있는 기법
다른 AI와 경쟁해야하는 AI를 만들어야합니다. 두 AI는 동일한 하드웨어에서 실행되며 동일한 처리 시간과 메모리를 사용합니다. 나는 상대방 AI가 알파 베타 전정과 함께 미니 맥스 알고리즘을 사용할 것이라는 것을 안다. 내 질문은 - 그런 상대를 때리는 몇 가지 접근 방식은 무엇입니까? 내가 미니 맥스를 직접 사용한다면 - 두 AI는 완벽하게 서로의 움직
미니 맥 알고리즘은 tic-tac-toe와 같은 게임에서 두 선수에 대해 잘 설명되어 있습니다. 탱크 게임에 인공 지능을 써야합니다. 이 게임에서 탱크는 벽 형태의 장애물이있는 미로에서 움직여야합니다. 목표는 동전 더미를 모으는 것입니다. 2 명의 플레이어 만 있다면 minimax 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 그러나 둘 이상을 구현하는 방법은 무엇입니까
minmax AI로 Java에서 간단한 체커 게임을 만들었지 만 작동하지 않습니다. 나는 minmax의 재귀 적 버전을 사용한다. 그러나 움직임이 가장 좋지는 않지만, 아마도 처음 생성 된 것이므로, 무언가 잘못되어있을 것이다. public int minmax(int [][] board, int depth, int curPlayer){
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