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SmallBasic的人工智能

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发表于 2017-9-25 18:10:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
本文介绍有关微软 Small Basic 编程语言中的 (小游戏)人工智能技术
本文来自 微软wiki ,本文使用智能在线翻译,难免出现语误,还请谅解,由快乐编程Smallbasic.cn转载

[size=36.3312px]人工智能
人工智能 (AI) 是计算机在游戏程序中用游戏 AI 移动计算机的块或字符。以井字游戏程序MRB574 为例,有点游戏的 AI的意思。
sb1.png
启发式
启发式是从发现或经验得到的解决方法。以上的井字游戏程序有启发式游戏 AIs 命名为随机、 中心、运行或者停止。这些具有以下特点:
  • 随机-只遵循的游戏规则
  • 中心-把中心的第一步和其他移动是随机一样
  • 运行或者停止-使行中的三个第一,停止敌人的三行中的下一步
博弈树搜索
另一个井字游戏程序LBW762-13 有游戏的 AI 的博弈树搜索。
sb2.png
以下图片显示的博弈树的第二个井字游戏程序的一部分。树的每个节点意味着一个游戏的位置。
sb3.png
极大极小
极大极小是搜索博弈树的基本方法。第二个井字游戏程序使用极大极小。它计算分数的每个节点 (游戏位置): + 1 手段 X wins,-1 意味着阿胜,0 意味着绘制。X 是最高水平的球员,尽量扩大比分。O 是 min 水平的球员,尽量得分。
sb4.PNG
LSM678-6 连接四个程序也使用极大极小算法。
sb5.png
模拟
对于更复杂的游戏,游戏的树木变得太大。所以,搜索博弈树是困难的游戏。围棋是这些游戏之一。在很多去游戏艾未未随机模拟 (称为播出) 多次找到更好的行动。第一井字所具有的 AI"蒙特卡罗"来模拟许多游戏来计算,更好地移动 wins。AI 程序去模拟器PTB804-2 显示只是模拟。
sb6.png
人工神经网络
AlphaGo 是强大的围棋程序具有深度学习 AI。深度学习游戏自动与人工神经网络 (ANN) 层层深入。深度学习是机器学习方法之一。机器学习的最大特色是 AI 逻辑调整本身。所以程序员不程序中人工神经网络的逻辑。
到目前为止还没有这样AI 的 Small Basic 程序。但Small Basic本身可以模拟由简单 Small Basic 程序或使用第三方的人工神经网络的扩展。

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