Я изучаю AI, какую игру я мог реализовать для помещения его для осуществления?
5 ответов
В дополнении к ответу Ben хорошая комбинация является сокращением альфы - беты наряду с игрой, любят подключение 4. Эвристика для чего-то как tic-tac-toe слишком проста, и для шахмат, слишком сложна. Но соединитесь 4, или подобная "середина дорожной" игры может быть превосходным местом, чтобы видеть, как эвристика имеет большое значение и в эффективности и в качестве, и это также достаточно сложно для ровного получения некоторой "нишевой" эвристики, которая может выиграть некоторые сценарии по другому, обычно лучшей эвристике. Правила подключения 4 в особенности достаточно просты, что очень легко придумать Вашу собственную успешную эвристику для наблюдения этих вещей в действии.
Другой общий AI для проигрывания с* для новаторского, такого как перемещение единицы в среде песочницы или РТС.
Альфа - бета, сокращающая , является хорошей для игровых деревьев в целом и основанными на повороте играми как шахматы и tic-tac-toe в частности.
Любая игра может использовать любой алгоритм AI, если у Вас есть 2-я игра, где "враги" следуют за Вами, можно использовать нечеткую логику для создания траектории. Таким же образом то, что Вы могли использовать сеть (любого вида), чтобы заставить их "изучить" лучший способ следовать за Вами. (Если они, где много, Вы могли использовать генетические алгоритмы, чтобы заставить их учиться в поколениях)
Так идут, думают о чем-то забава и ЗАТЕМ спрашивают, где решение могло быть улучшено с AI и весело провести время (это - самая важная часть его)
, И можно проверить эта книга для получения некоторое представление, моя ставка является uni, имеют его где-нибудь в библиотеке
Как уже упомянуто* замечательный алгоритм для новаторского в играх. Вот учебное руководство (с источником) о том, как это реализовано.
Удачи!
Вы могли попробовать загадка Н и А* алгоритм поиска использование манхэттенское расстояние как эвристическая функция .