Я изучаю AI, какую игру я могу реализовать, чтобы применить ее на практике?

Question

Я прошел курс ИИ, и учитель попросил нас реализовать игру, в которой используется один из алгоритмов ИИ. Вот где мне нужно немного помочь:

• Я не знаю, к каким играм применяется каждый алгоритм
• если бы вы могли просто привести пример игры или типа игры и используемого алгоритма, я был бы признателен за это

Мне не нужна помощь в кодировании, я могу справиться с этим (мой язык выбора - Java). Мне нужна лишь небольшая помощь в выборе алгоритма.

Answer 1

В дополнение к ответу Бена, хорошая комбинация - это альфа-бета-отсечение вместе с игрой типа connect 4. Эвристика для чего-то вроде крестики-нолики слишком проста, а для шахмат слишком сложна. Но соединение 4 или похожая игра «середина дороги» может быть отличным местом, чтобы увидеть, как эвристика имеет большое значение как по эффективности, так и по качеству, и она также достаточно сложна, чтобы даже получить некоторую «нишевую» эвристику, которая может выиграть в некоторой степени. сценарии по сравнению с другими, как правило, лучше эвристики. В частности, правила Connect 4 достаточно просты, поэтому очень легко придумать свою собственную успешную эвристику, чтобы увидеть эти вещи в действии.

Другим распространенным искусственным интеллектом, с которым можно играть, является A * для поиска пути, например, перемещения юнитов в среде RTS или песочнице.

Answer 2

Альфа-бета-обрезка подходит для игровых деревьев в целом и пошаговых игр, таких как шахматы и крестики-нолики в частности.

Answer 3

А как насчет алгоритма Маркова с цепочкой Монте-Карло или MCMC? http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain_Monte_Carlo

В моей А.И. класс я сделал один с байесовскими сетями, чтобы вычислить вероятность. это было не слишком сложно, но было определенно. интересно.

Answer 4

Как уже упоминалось, A * - отличный алгоритм поиска пути в играх. Вот учебник (с исходным кодом) о том, как это реализовать.

Удачи!

Answer 5

Вы можете попробовать N головоломку и A * алгоритм поиска , используя Манхэттенское расстояние в качестве эвристической функции .

Answer 6

Любая игра может использовать любой алгоритм ИИ, если у вас есть 2d-игра, в которой за вами следуют «враги», вы можете использовать нечеткую логику для построения траектории. Точно так же, как вы могли бы использовать сеть (любого рода), чтобы заставить их «учиться» наилучшим образом следовать за вами. (Если их много, вы можете использовать генетические алгоритмы, чтобы научить их в течение нескольких поколений)

Итак, придумайте что-нибудь веселое и ТОГДА спросите, где можно улучшить решение с помощью ИИ и получить удовольствие (это самая важная часть)

И вы можете проверить эту книгу , чтобы получить некоторые идеи, моя ставка на то, что у вас их есть где-то в библиотеке

Answer 7

Вы можете начать с простой мозаичной карты и простых алгоритмов поиска пути, таких как упомянутые выше A *. После вы можете попытаться сделать игру со свободным движением вдоль всей игровой карты.