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我是神经网络初学者。我想通过教计算机下跳棋来学习神经网络的基础知识。其实我想学的游戏是霸气和妖术。

这些游戏很容易存储，规则也比国际象棋简单得多，但玩的人并不多。如果我能把这个想法付诸实践，那对于试验组合博弈论将是非常棒的。

PyBrain似乎是 Python 神经网络的明显赢家，但谁能指导我如何为我的游戏任务设置神经网络？谷歌搜索在 2001 年出现了Blondie24，但它使用了一些遗传算法——我不想让事情复杂化。

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一旦你用机器学习（甚至人工智能，更确切地说，恕我直言）取代“神经网络”，正如评论正确建议的那样，我认为你最好从Alpha-beta 剪枝、Minimax 算法和分支定界思想开始。

基本上 ：

  • 在每一步中，您都构建了所有可能的未来树，并使用评估函数（例如，棋盘支配、连通性、材料等）评估叶子位置。
  • 将结果在树中向上传播，选择你能做出的最好的打法，以及你的对手能做出的最糟糕的打法（对他来说最好的），直到你知道在你所处的位置上该走什么棋。
  • 冲洗，重复。如果您有一些好的启发式方法，分支定界可以为您节省大量计算，并且您的程序级别基本上将是它能够搜索游戏树的深度。

这很可能是任何人都会引入新想法的基本框架，所以如果你不熟悉它，那就去吧:-)

于 2012-10-26T22:10:11.053 回答