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    通過有趣人工智能程序來認(rèn)識游戲世界

    2020-07-16 09:42:58劉英杰
    締客世界 2020年1期
    關(guān)鍵詞:局面剪枝同理

    劉英杰

    (白城師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 吉林 白城 137000)

    引言

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,對游戲軟件的設(shè)計(jì)也提出更高的要求。以人工智能技術(shù)為典型代表,是近年來游戲軟件開發(fā)應(yīng)用的主要技術(shù)之一,能夠滿足實(shí)時(shí)特性要求,為游戲玩家?guī)砀S富的體驗(yàn)[1-3]。

    1 游戲樹

    本文我們將討論雙人對弈,一方稱為選手,另一方稱為對手。兩人輪流走棋,局面不斷地變化。用節(jié)點(diǎn)代表局面,節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的連線表示從一個(gè)局面到另一個(gè)局面的走步,選手處于某一局面時(shí),他將有若干個(gè)局面供選擇,使他走到下一個(gè)局面。同理,對手處于一個(gè)局面時(shí),也將有若干個(gè)局面供選擇,使他走到下一步。

    于是,雙人對交過程就可用樹表示:

    此樹停止在所謂靜態(tài)局面(Quiet Βoard)上,在靜態(tài)局面上,由靜態(tài)計(jì)分函數(shù)給出靜態(tài)值(static-value)。

    顯然,靜態(tài)局面的父節(jié)點(diǎn),如果是選手的局面,則選手必選擇有最大分?jǐn)?shù)的靜態(tài)局面做為自己下一步的走法。如果是對手的局面,則對手必選擇有最小分?jǐn)?shù)的靜態(tài)局面做為自己下一步的走法。

    因此,在游戲樹上,選手是極大化者,對手是極小化者,游戲過程就是一個(gè)極大極小搜索過程。

    例如,有一個(gè)選手處于如下一個(gè)局面:

    顯然,選手將選擇最左邊的路走下去,這樣他就能取得最大可能的分值2。雖然最右邊的路有最大分值8,但是,如果對手不失誤的話,選手將不會拿到這個(gè)分值。

    2 α-β剪枝技術(shù)

    在游戲樹上,對屬于選手的節(jié)點(diǎn),則選手對此節(jié)點(diǎn)下面的所有子節(jié)點(diǎn),選擇有最大值的節(jié)點(diǎn),從而確定出本節(jié)點(diǎn)的α值。

    對屬于對手的節(jié)點(diǎn),則對手對此節(jié)點(diǎn)下面的所有子節(jié)點(diǎn),選擇有最小值的節(jié)點(diǎn),從而確定出本節(jié)點(diǎn)的β值。

    選手(或?qū)κ?在某節(jié)點(diǎn)處,確定該節(jié)點(diǎn)的α值(或β值)時(shí),是從該節(jié)點(diǎn)下面所有子節(jié)點(diǎn)中,從左到右逐次取max(或取min)而做到的。

    亦即,設(shè)選手在節(jié)點(diǎn)N處,有m個(gè)子節(jié)點(diǎn),從左到右排列為N1,…,Nm。設(shè)Ni處的β值為βi(i=1,…,m),于是,確定N處α值的過程如下:

    (1)N處α值,暫定為β1

    (2)看β2

    若β2≤α,則α值仍暫定為β1;

    若β2>α,則α值暫定為β2。

    看β3,

    若β3≤α,則α值仍不變;

    若β3:>α,則α值暫定為β3。

    ……

    看βm,

    若βm≤α,則α值就確定為上面得到的α值;

    若βm>α,則α值就確定為βm。

    同理,某節(jié)點(diǎn)處的β值的確定過程同上。

    但是,選手在N處通過逐次取“最大”確定α值時(shí),每得到一個(gè)暫時(shí)的α’,如果α’≥β(其中β是N的父節(jié)點(diǎn)由對手確定的β值),則N處確定為α’的子節(jié)點(diǎn)右邊所有的子節(jié)點(diǎn),都不再有繼續(xù)考慮的必要,可以剪去,這稱為β剪枝。

    同理,對手在某節(jié)點(diǎn)處確定β值時(shí),也要不斷地和其父節(jié)點(diǎn)所確定的值比較,以確定是否α剪枝。

    我們將把這一技術(shù),運(yùn)用于我們下面的設(shè)計(jì)中。

    3 博奕函數(shù)的LISP程序設(shè)計(jì)

    學(xué)習(xí)是人類和某些高級動物所具有的重要智能行為。學(xué)習(xí)使人們能夠不斷地吸收新的知識,總結(jié)自己的經(jīng)驗(yàn),改正錯誤,提高自己解決問題的能力。使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)能力是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要目的之一。1956年Samuel研制的跳棋程序首次使計(jì)算機(jī)具備了學(xué)習(xí)能力,這個(gè)程序可以在與對手不斷的對奕中總結(jié)經(jīng)驗(yàn),提高自己的技能。1959年這個(gè)程序戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人,1962年這個(gè)程序戰(zhàn)勝了美國一個(gè)州的冠軍。機(jī)器學(xué)習(xí)的另外一個(gè)著名系統(tǒng)是Langley的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng) BACON,這能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù),用83條產(chǎn)生規(guī)則重新發(fā)現(xiàn)許多著名的物理定律,如理想氣體定律、行星運(yùn)動定律及歐姆定律,等等[4-5]。

    4 結(jié)論

    本文利用LISP程序設(shè)計(jì)闡述了人機(jī)對弈的過程,人工智能領(lǐng)域看似簡單,但實(shí)際上是一個(gè)十分困難的課題。這也許是本世紀(jì)人類所從事的各種科學(xué)研究中,最富有挑戰(zhàn)性與創(chuàng)造性的一個(gè)領(lǐng)域。人工智能的發(fā)展已經(jīng)走過了六十多年的歷程,人工智能取得了舉世矚目的發(fā)展。現(xiàn)在,人工智能技術(shù)已被譽(yù)為當(dāng)代三大尖端技術(shù)之一,但仍有許多問題等待我們?nèi)ヌ剿鳌?/p>

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