广工人工智能实验报告.doc
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1、-实验课程名称:_人工智能 实验工程名称井子棋AI alpha-beta剪枝算法实验成绩实 验 者专业班级学 号实验日期一、实验容设计具有AI的井子棋游戏采用jsAI采用-剪枝算法二、实验设计原理分析及流程min电脑AI下棋时,如果考虑步数为0,则代表直接返回当前棋盘估值w值越大代表对ma*越有优势,越小则代表对min越有优势,w=ma*W-minW。如果考虑步数为N,先获取min电脑可以下棋的位置steps。对于可以下棋的一步step,电脑AI下棋到step的第row行,第column列。如果这时候min电脑已经赢了,则把棋盘回退一步,返回棋盘估值和下棋位置,不用再考虑其他走法了。否则,mi
2、n需要在每一种走法里面,选择一种走法,令ma*人类走N-1步之后,自己的优势保持最大即w值最小。什么是alpha-beta剪枝呢?就是如果ma*人类当前一种走法1至少可以获取alpha优势,而另一种走法2,min电脑的一步棋则可能让人类获取比alpha更小的优势,则ma*人类肯定不会选择走法2,所以计算在计算min电脑的走法时,min电脑的其他走法就不用再计算了。最后min电脑经过steps.length种走法比照之后,选择w值最小的一种走法,把棋盘回退一步,并返回棋盘估值和下棋位置。ma*走法类似,人类会选择w值最大的走法下棋,所以ma*函数和min函数分别代表人和AI下棋,互相递归调用,直
3、到递归到步数为0时返回N步之后的估值。三、实验代码及数据记录1.代码 /* * Matri* 矩阵 * param type arr 矩阵二维数组 */var Matri* = function(arr) this.data = arr; this.row = arr.length; this.column = arr.length arr0.length : 0;/* * multiply 矩阵乘法转换 * param type matri* 转换矩阵 * return type description */Matri*.prototype.multiply = function(matri
4、*) if (this.column = matri*.row) var row = this.row, column = matri*.column, arr = ; for (var i = 0; i row; i+) arri = ; for (var j = 0; j column; j+) var sum = 0; for (var n = 0; n this.column; n+) sum += (this.datain * matri*.datanj); arrij = sum; return new Matri*(arr); ;/* * Chessboard 棋盘 * para
5、m type row description * param type column description */var Chessboard = function(row, column) this.data = ; this.row = row; this.column = column; for (var i = 0; i row; i+) this.datai = ; for (var j = 0; j column; j+) this.dataij = Chessboard.NONE; this.stack = ; this.is_ended = false;/* * toStrin
6、g 输出棋盘信息 * return type description */Chessboard.prototype.toString = function() return this.data.map(function(data) return data.toString(); ).join(n);/* * put 下棋 * param type row 行 * param type column 列 * param type type 人还是AI下棋 * return type description */Chessboard.prototype.put = function(row, co
7、lumn, type) if (this.datarowcolumn = Chessboard.NONE) this.datarowcolumn = type; this.stack.push( row: row, column: column, type: type ); if (this.stack.length = this.row * this.column) this.is_ended = true; return this;/* * rollback 悔棋 * param type n 后退n步 * return type description */Chessboard.prot
8、otype.rollback = function(n) n = n | 1; for (var i = 0; i n; i+) var step = this.stack.pop(); if (step) this.datastep.rowstep.column = Chessboard.NONE; this.is_ended = false; return this;/* * reset 重置棋盘 * return type description */Chessboard.prototype.reset = function() for (var i = 0, n = this.row;
9、 i n; i+) for (var j = 0, m = this.column; j m; j+) this.dataij = Chessboard.NONE; this.stack = ; this.is_ended = false;/* * availableSteps 获取可走的位置 * return type description */Chessboard.prototype.availableSteps = function() var availableSteps = ; for (var i = 0, n = this.row; i n; i+) for (var j =
10、0, m = this.column; j m; j+) if (this.dataij = Chessboard.NONE) availableSteps.push( row: i, column: j ); return availableSteps;/* * rotate 把棋盘旋转90度 * return type description */Chessboard.prototype.rotate = function() var board = new Chessboard(this.row, this.column), d* = Math.floor(this.column / 2
11、), dy = Math.floor(this.row / 2); for (var i = 0; i this.row; i+) for (var j = 0; j this.column; j+) var type = this.dataij; var matri* = new Matri*( i, j, 1 ); var translateMatri*1 = new Matri*( 1, 0, 0, 0, 1, 0, -d*, -dy, 1 ); var translateMatri*2 = new Matri*( 1, 0, 0, 0, 1, 0, d*, dy, 1 ); var r
12、otateMatri* = new Matri*( 0, -1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1 ); var res = matri*.multiply(translateMatri*1).multiply(rotateMatri*).multiply(translateMatri*2); board.put(res.data00, res.data01, type); return board;/* * hash 给棋盘一个编码 * param type sourceRadi* 来源进制 * param type targetRadi* 目的进制 * return type des
13、cription */Chessboard.prototype.hash = function(sourceRadi*, targetRadi*) var str = this.data.map(function(arr) return arr.join(); ).join(); return parseInt(str, sourceRadi*).toString(targetRadi*);/* * evaluate 计算当前棋盘的估值 * return type description */Chessboard.prototype.evaluate = function() /ma*,min
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