- •Введение.
- •1 Подходы к реализации ai в логических играх.
- •1.1 Понятие поиска.
- •1.2 Позиционная игра.
- •1.3 Подходы к решению задач выбора хода в позиционных играх.
- •1.4 Особенности игры нарды.
- •1.5 Правила игры в нарды.
- •1. 6 Оценочная функция
- •1.7 Самообучение
- •1.8 Нетранзитивность игр
- •1.9 Обзор литературы и существующих программ.
- •1.10 Игровые деревья.
- •1.11 Дерево игры в нарды
- •2 Построение эвристических оценочных функций.
- •2.1 Выделение параметров.
- •2.2 Определение более сильного игрока из двух.
- •2.3 Настройка весовых коэффициентов.
- •2.4 Линейная модель из 3-х параметров. Вид поверхности.
- •2.5 Таблицы вероятностей.
- •2.6 Снижение размерности. Гипергаммон.
- •2.7 Разделение игрового процесса на фазы.
- •3 Построение оценочных функций на основе нейронных сетей.
- •3.1 Теория нейронных сетей.
- •3.2 Использование нейронных сетей в качестве оценочной функции.
- •3.3 Использование MatLab для обучения нейронных сетей.
- •3.4 Экспериментальные данные.
- •4 Реализация версии для мобильных устройств.
- •4.1 Особенности программирования портативных устройств.
- •4.1.1 Размер экрана.
- •4.1.2 Быстрый отклик.
- •4.1.3 Ввод данных.
- •4.1.4 Питание.
- •4.1.5 Память.
- •4.1.6 Файловая система.
- •4.2 Выбор средств разработки.
- •4.3 Реализация игры.
- •Использованные классы.
- •Заключение.
- •Список литературы.
1 Подходы к реализации ai в логических играх.
1.1 Понятие поиска.
Поиск – это метод решения проблемы, в котором систематически просматривается пространство состояний задачи. Примеры состояний задачи: различные размещения фигур на доске в шахматах или же промежуточные шаги логического обоснования. Затем в этом пространстве альтернативных решений производится перебор в поисках окончательного ответа. Ученые утверждают, что эта техника лежит в основе человеческого способа решения различных задач. Отметим, что поиск является одной из фундаментальных проблем, занимающих разработчиков искусственного интеллекта.
Многие ранние исследования в области поиска в пространстве состояний совершались на основе таких распространенных настольных игр, как шашки, шахматы и пятнашки. Вдобавок к свойственному им интеллектуальному характеру такие игры имеют некоторые свойства, делающие их идеальным объектом для экспериментов. Большинство игр ведутся с использованием четко определенного набора правил: это позволяет легко строить пространство поиска и избавляет исследователя от неясности и путаницы, присущих менее структурированным проблемам. Позиции фигур легко представимы в компьютерной программе, они не требуют создания сложных формализмов, необходимых для передачи семантических тонкостей более сложных предметных областей. Тестирование игровых программ не порождает никаких финансовых или этических проблем. Поиск в пространстве состояний – принцип, лежащий в основе большинства исследований в области ведения игр.
Игры могут порождать необычайно большие пространства состояний. Для поиска в них требуются мощные методики, определяющие, какие альтернативы следует рассматривать. Такие методики называются эвристиками и составляют значительную область исследований искусственного интеллекта. Эвристика – стратегия полезная, но потенциально способная упустить правильное решение. Примером эвристики может быть рекомендация проверять, включен ли прибор в розетку, прежде чем делать предположения о его поломке, или выполнять рокировку в шахматной игре, чтобы попытаться уберечь короля от шаха. Большая часть того, что мы называем разумностью, по-видимому, опирается на эвристики, которые люди используют в решении задач.
1.2 Позиционная игра.
Позиционные игры- это класс бескоалиционных игр , в которых принятие игроками решений (т. е. выбор ими стратегий) рассматривается как многошаговый или даже непрерывный процесс. Другими словами, в позиционной игре. в ходе процесса принятия решений субъект проходит последовательность состояний, в каждом из которых ему приходится принимать некоторое частичное решение. Поэтому в позиционной игре стратегии игроков можно понимать как функции, ставящие в соответствие каждому информационному состоянию игрока (т. е. состоянию, характеризуемому информацией игрока о положении дел в игре в данный момент) выбор некоторой возможной в этом состоянии альтернативы.
Переходы игрока из одного информационного состояния в другое могут сопровождаться получением или утратой им информации об уже имевших место информационных состояниях (как самого игрока, так и других игроков) и выбиравшихся в них альтернативах. Полное описание этого называется информацией игрока в позиционной. игре. Информация игрока о самом себе (т. е. о собственных бывших состояниях и альтернативах) называется его памятью. Особенности информации и памяти игроков в игре могут позволить упрощать характеризацию её ситуаций равновесия и сужать область их поисков. Так, если позиционная игра, с конечным числом информационных состояний есть игра с полной информацией (т. е. в любой её момент каждый игрок знает все бывшие информационные состояния и сделанные в них выборы), то в ней имеются ситуации равновесия в чистых стратегиях, т. е. без обращения к смешанным стратегиям.
При переходе к позиционной игре с бесконечным множеством информационных состояний (например, два игрока поочередно называют десятичные цифры a1, а2, a3, a4,... и если получающееся в результате число 0, a1a2a3a4... будет принадлежать некоторому множеству, то первый игрок выигрывает единицу; в противном случае единицу выигрывает второй игрок) это утверждение теряет силу, и могут наблюдаться явления парадоксального характера, математически весьма сложные.
Если в позиционной игре, с конечным числом информационных состояний, некоторый игрок имеет полную память (т. е. знает все бывшие собственные информационные состояния и выборы в них), то он может без ущерба для себя ограничиться стратегиями поведения, в которых выборы альтернатив в различных информационных состояниях могут быть случайными (рандомизированными), но должны быть стохастически независимыми в совокупности.
К числу позиционных игр (с непрерывным множеством информационных состояний) можно отнести Дифференциальные игры. Как теорию одного из классов позиционной игры с одним игроком можно понимать Динамическое программирование. Естественно интерпретировать как П. И. задачи многошаговых (секвенциальных) статистических решений. Учёт получаемой или утрачиваемой игроком в П. И. информации обусловливает связь теории игр с информации теорией.
