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我用java编写了一个游戏。游戏很简单（参考下图）。有4只鸟和1只幼虫。这是一个 2 人游戏（AI 与人类）。

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  • 幼虫可以斜向前和斜向后移动
  • 鸟类只能沿对角线向前移动
  • 如果能到达 1 号线（栅栏），则幼虫获胜
  • 如果鸟儿没有动作，幼虫也会获胜
  • 鸟类不能“吃掉”幼虫。
  • 如果幼虫没有向左移动（根本无法移动），鸟类获胜

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当游戏开始时，幼虫开始，然后一只鸟可以移动（任何一只），然后是幼虫，等等......

我已经实现了 MiniMax（Alpha Beta Pruning）并且我正在使用以下评估（）函数（启发式函数）。

让我们为棋盘上的每个方格给出以下数字。

在此处输入图像描述

因此，我们的评价函数为

h(n) = 幼虫位置值 - 鸟 1 位置值 - 鸟 2 位置值 - 鸟 3 位置值 - 鸟 4 位置值

幼虫会尝试最大化启发式价值，而鸟类会尝试最小化它

例子：

在此处输入图像描述

然而，这是一种简单而幼稚的启发式方法。它不会以聪明的方式行事。我是 AI 的初学者，我想知道我可以做些什么来改进这个启发式函数？

什么是好的/知情的启发式？

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3 回答 3

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这个怎么样 ：

最大：幼虫

最低：鸟类

H(t)=max_distance(larva,line_8)+Σmin_distance(bird_n,larva)

或者

H(t)=Σmin_distance(bird_n,larva) - min_distance(larva,line_1)

max_distance(larva,line_8)：反映larva离1号线更近的情况。

Σmin_distance(bird_n,larva)：反映鸟类离幼虫更近的情况（挡住它）。

我相信还有很多事情可以考虑，例如离幼虫最近的鸟应该优先选择移动，但是关于上面功能的方向是有道理的，并且可以考虑很多细节来轻松改进它.

于 2015-11-11T05:07:21.383 回答
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有一种简单的方法可以显着改善您的启发式方法。在您当前的启发式中，正方形 A1 的值比正方形 A8 的值小 8。这使得小鸟倾向于向棋盘的左侧移动，因为向左移动总是高于向右移动。这一点都不准确。第 1 行的所有方格都应具有相同的值。因此将第 1 行中的所有方格分配为 1，将第 2 行中的所有方格分配为 2，依此类推。这样鸟类和幼虫就不会倾向于向左移动，而是可以专注于做出好的移动。

于 2015-11-11T23:36:42.860 回答
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您可以考虑这样一个事实，即当幼虫位于棋盘两侧时，鸟类将比幼虫拥有位置优势，因此如果幼虫为 MAX，则将棋盘的侧瓦值更改为更小。

于 2015-11-11T05:17:00.470 回答