关于简单游戏中人工智能的想法（例如：井字游戏）C++ [关闭]答案

【问题标题】：ideas regarding artificial intelligence in simple game (for ex : Tic Tac Toe) C++ [closed]关于简单游戏中人工智能的想法（例如：井字游戏）C++ [关闭]
【发布时间】：2011-07-07 20:23:35
【问题描述】：

我完全不知道如何在游戏中制作人工智能（我将把它应用到一个简单的井字游戏中）

我目前的想法是制定一系列可能的选择来赢得比赛（比如第 1 行中的 3 X = 获胜或其他东西）然后让计算机尝试用其中一个数组填充网格，但是如何从其他选项中选择最合适的选项，以及如何使其变得聪明/愚蠢（困难）如果可能的话，我需要一个算法来使用，如果可能的话，我需要一本书来填补我大脑的空白=P

最好的问候

【问题讨论】：

我读到了一些基于 Alpha/Beta-Search 的井字游戏 AI 解决方案。不幸的是，我不记得我在哪里读到的。
你能解释一下什么是 alpha/beta 搜索吗？我是自学的，数学对我来说不是问题，但是我所处的水平不允许我理解这样的事情（如果它是数学的话=P）
谷歌是你的朋友：en.wikipedia.org/wiki/Alpha-beta_pruning
很抱歉，但我不擅长教育他人 :) 但是您应该点击@Lirik 提供的 minimax 搜索链接，该链接使用 alpha/beta-search。
Tic/Tac/Toe 的问题游戏空间非常小，您实际上可以预先计算所有可能的游戏（大多数游戏都是另一个游戏的简单轮换）。这是解决方案：xkcd.com/832

标签： c++ algorithm artificial-intelligence

【解决方案1】：

查看Game trees上的wikipedia页面，tic-tac-toe实际上是用作示例。

【讨论】：

【解决方案2】：

这里有完整的解决方案：

礼貌：xkcd

【讨论】：

+1 仅用于 xkcd 参考；阅读问题时进入我脑海的第一件事，然后我向下滚动并在这里看到它:-)

【解决方案3】：

井字游戏是Zero-sum game 的一种类型，此类游戏的“常见”方法是Minimax algorithm。它非常高效和快速，尤其是与良好的启发式函数结合使用时。

有一些不错的C++ implementation of Minimax for Tic-Tac-Toe。

更新

尽管 Minimax 等搜索算法属于 AI 算法类别，但我并不认为它们是 AI 算法。我认为 Minimax 是有效的搜索算法，所以如果你想要一个真正的 AI 算法，我建议你研究机器学习概念，例如：支持向量机、神经网络、遗传算法、遗传编程等。然而，几乎所有的机器为了制作井字游戏代理/机器人，学习算法将是一种过度杀伤力。

【讨论】：

Negamax 在零和游戏中比完全极小极大要好一些。
Lirik：它们肯定是人工智能算法。是什么让你认为搜索算法不属于人工智能算法的范畴。你认为深蓝用什么算法击败了卫冕世界象棋冠军？我认为您的困惑在于您将 ML 和 AI 组合在一起，就好像它们是同义词一样。你列出的所有算法都是 ML，搜索算法不是 ML，但 AI 肯定除了 ML 算法之外还有很多其他的东西。
@Jeremy，你是对的，所以我已经澄清了我的答案。 Minimax被认为是一种AI算法，但我觉得搜索算法和AI算法之间应该有更大的区别。这是我个人对此事的看法。
好的，告诉我们什么是人工智能算法而不是搜索算法。
@Charlie，它们仍然是搜索算法，但我认为 ML 算法更好地模拟智能，因为它们在摆脱局部最大值/最小值时更加灵活，并且通常是不确定的。在 ML 中，相同的输入可能导致不同的算法。这种“行为”给人以创造力和智慧的印象，而像 Minimax 这样的搜索算法几乎可以保证为相同的输入提供完全相同的输出。

【解决方案4】：

井字游戏是博弈论中的“已解决”游戏。这意味着有能力判断一场或另一场比赛的输赢。

我认为link 可能会对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案5】：

像井字游戏这样的简单游戏的一种可能性是蛮力。如果你有一个获胜的举动，那就去做吧；否则，如果您的对手将有一个获胜的移动块；否则递归考虑所有可能的移动。

【讨论】：

想了想，这也是我的想法，如果井字游戏不能让我学习人工智能，我会搬过去

【解决方案6】：

看，几乎每个 AI 问题都归结为某种搜索。在井字游戏的情况下，您正在搜索所有可能的棋盘位置。有 9 个单元格和 3 个值，因此只有 3⁹ 个可能的板。如果您从一开始就生成它们，那么您的搜索将非常简单：从您当前的位置开始，查看所有为您的一方带来胜利的路径，然后选择它。

【讨论】：