如何使用 ANN 和遗传算法在 Python 中为井字游戏创建 AI？答案

【问题标题】：How can I create an AI for tic tac toe in Python using ANN and genetic algorithm?如何使用 ANN 和遗传算法在 Python 中为井字游戏创建 AI？
【发布时间】：2016-08-31 14:18:29
【问题描述】：

我对机器学习领域非常感兴趣，最近我有了一个关于接下来几周的项目的想法。
基本上，我想创建一个可以在井字游戏中击败所有人的 AI。对于每个 n*n 棋盘尺寸，算法必须可扩展，甚至可能适用于其他尺寸（例如，对于游戏的 3D 模拟）。
另外我不希望算法提前知道游戏的任何内容：它必须自己学习。所以没有硬编码的 if，也没有监督学习。
我的想法是对主要算法本身使用人工神经网络，并通过使用遗传算法对其进行训练。所以我只需要编写游戏规则，然后每个与自己战斗的群体都应该从头开始学习。
这是一个大项目，我不是这个领域的专家，但我希望，带着这样的目标，能学到很多东西。

首先，这可能吗？我的意思是，是否有可能在合理的时间内达到一个好的结果？
Python 中有没有可以用于这个项目的好的库？ Python 是否适合此类项目？

【问题讨论】：

tic-tac-toe 是zero sum game，因此它可能不是您想要完成的游戏的最佳选择。如果双方都知道自己在做什么，井字游戏总是以平局告终。

标签： python neural-network artificial-intelligence genetic-algorithm tic-tac-toe

【解决方案1】：

是的，这是可能的。但是你必须事先告诉你的 AI 游戏规则（嗯，这是有争议的，但如果你这样做，表面上会更好——它会更好地定义你的搜索空间）。

现在，原版井字游戏太简单了 - 一个 minmax 搜索就足够了。扩大维数或棋盘大小确实为更高级的算法提供了条件，但即便如此，搜索空间还是相当简单（维数增加的代数性质导致搜索空间的轻微变换，这仍然应该可以通过更简单的方法来处理）。

如果您真的想在某个问题上投入大量的机器学习技术，请再看一下国际象棋（深蓝真的只是蛮力逼出傻瓜）。 Arimaa 对这个应用程序也很感兴趣。你也可以考虑看看围棋（也许从 AlphaGo 上的一些工作开始）

这是我的两分钱

【讨论】：