人工智能八数码游戏
八数码问题求解--实验报告讲解
实验报告 一、实验问题 八数码问题求解 二、实验软件 VC6.0 编程语言或其它编程语言 三、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 四、实验数据及步骤 （一、）实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 (a) 初始状态(b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 （二、）基本数据结构分析和实现 1.结点状态 我采用了struct Node数据类型 typedef struct _Node{
int digit[ROW][COL]; int dist; // distance between one state and the destination一 个表和目的表的距离 int dep; // the depth of node深度 // So the comment function = dist + dep.估价函数值 int index; // point to the location of parent父节点的位置 } Node; 2.发生器函数 定义的发生器函数由以下的四种操作组成： (1)将当前状态的空格上移 Node node_up; Assign(node_up, index);//向上扩展的节点 int dist_up = MAXDISTANCE; (2)将当前状态的空格下移 Node node_down; Assign(node_down, index);//向下扩展的节点 int dist_down = MAXDISTANCE; (3)将当前状态的空格左移 Node node_left; Assign(node_left, index);//向左扩展的节点 int dist_left = MAXDISTANCE; (4)将当前状态的空格右移 Node node_right; Assign(node_right, index);//向右扩展的节点 int dist_right = MAXDISTANCE; 通过定义结点状态和发生器函数，就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。接下来就是搜索了。 3.图的搜索策略 经过分析，8数码问题中可采用的搜速策略共有：1.广度优先搜索、2.深度优先搜索、2.有界深度优先搜索、4.最好优先搜索、5.局部择优搜索，一共五种。其中，广度优先搜索法是可采纳的，有界深度优先搜索法是不完备的，最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。 实验时,采用了广度(宽度)优先搜索来实现。 （三、）广度(宽度)优先搜索原理 1. 状态空间盲目搜索——宽度优先搜索 其基本思想是，从初始节点开始，向下逐层对节点进形依次扩展，并考察它是否为目标节点，再对下层节点进行扩展（或搜索）之前，必须完成对当层的所有节点的扩展。再搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面。其搜索过程如图（1）所示。
MMORPG游戏的人工智能(AI)和行为树设计
MMORPG游戏的人工智能（AI）和行为树设计 什么是MMORPG的AI？ 玩MMORPG的地球人都知道，MMORPG的AI实在是弱智的要死。即使是在WOW这样顶级的游戏中，AI也是有限得掉渣，绝大部分NPC都像一个木桩一样，哪怕是精心设计的BOSS也就只有一些战斗AI。尽管有很多人把动画，或者自动寻路之类的功能也叫做AI，但是我们并不讨论这种基本功能。我们讨论的AI是指，可以使得NPC好像一个真人一样活动的AI。拥有这样AI的NPC 看起来就不再是那个只有血条和攻击力的模型，而给玩家的感受会是一个有信念、欲望和意图的生命。从更广泛的意义上说，如果整个游戏世界是“高AI”的，那么这个游戏世界会充满着自由度。这意味着玩家可以在游戏中“创造”出前所未有的武器、科技甚至会有能力改变整个游戏世界外貌和文明。如果真正出现这样一款MMORPG，那么赢得粉丝们的惊声尖叫应该并不意外。品管中心孕育中的项目“失落的大陆”目前就正在向这个方向努力中，希望能够取得一定水准的突破。 AI系统 一个典型的AI系统包括，感知，导航和决策三个字系统。对于游戏来说，感知系统是可以“作弊”的，不需要NPC去“感知”世界，系统可以直接告诉NPC 世界是怎样的。而导航系统，不属于今天的讨论范围。而决策系统才是让NPC 看起来可以有自己的意图和信念，所以我们接下来主要讨论一下决策系统。
AI决策系统的常见模型 最早，游戏AI决策系统往往是这样写的：1.switch(自己){ 2. 3.case"血量充足": 4. 5.打怪(); 6. 7.break;
8. 9.case"快死了": 10. 11.补血(); 12. 13.break; 14. 15.case"死了": 16. 17.游戏全局->Gameover(); 18. 19.break; 20. 21.} 复制代码 随着硬件的提高，可以分给AI执行的CPU时间越来越长，老板们对AI的要求自然也提高了，比如说老板可能会想出这样的策略：血量80的时候用魔法补一补就行了，血量60的时候吃个小血瓶，血量40的时候吃大血瓶，血量20的时候赶快逃跑。 于是AI程序员就需要找到上面这个switch，然后修改里头的case。想象一下，万一碰到了一个Dota高手当老板，心中有着各种很NB的杀敌策略，需要随时根据环境状态判断利用哪种策略。当策略越来越多，很快，一个带有上万行代码的函数就横空出世了！如果这个时候遇到bug了，甭说修复了，仅仅是阅读这个函数就恐怕就得呕吐了。。。 毫无疑问，上面的方法在遇到大量的状态的时候会让代码崩溃，不过经过无数前辈前仆后继用各种切身努力，帮我们提出了一种又一种精简代码的手段。目
游戏人工智能的发展与展望
XXXX大学 人工智能专题研究 游戏人工智能的发展与展望 学院计算机科学与技术学院 学生姓名 学号 指导教师姓名 2011年12月26日
目录 课题研究背景及问题的提出 (3) 一、人工智能及游戏人工智能简介 (4) 1、人工智能简介 (4) 2、游戏人工智能简介 (4) 二、游戏AI设计目的 (4) 1、增加游戏的挑战性 (5) 2、增加游戏可玩性 (5) 3、帮助展开游戏情节 (5) 三、定性与非定性AI (5) 1、定性的游戏AI (5) 2、非定性的游戏AI (6) 四、现有的一些游戏AI技术 (6) 五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI (7) 1、魔兽世界的一些小AI (7) 2、即时战略强大的AI (7) 3、战棋类AI和即时战略AI的比较 (7) 六、游戏AI的展望 (8) 1、我所希望的游戏AI的改观 (8) 2、未来的游戏AI发展 (8) 七、总结 (9) 参考资料 (9)
课题研究背景及问题的提出 1、游戏产业的飞速发展 游戏是一项新兴事物，但游戏的发展十分迅速。在国外，游戏开发经历了20余年的风雨，现在已成为一个高技术，高利润和高速发展的行业。在中国，游戏特别是网络游戏，构成了IT 行业中新型的利润增长点，中国游戏产业也开始蓬勃发展。由于中国拥有最大数量的游戏玩家和用户，使得中国游戏市场已经成为全球最关注的市场。 2、游戏离不开人工智能 我们从小就接触了电子游戏，可以说是见证了游戏业的不断发展与进步。我们玩的游戏越来越高级，越来越精彩。从最早的俄罗斯方块，到小霸王，到魔兽，到现在的纷繁的令人眼花缭乱的各种单机游戏以及网络游戏。我们不禁要问：这些游戏吸引我们的是什么，为什么有的游戏经久不衰，令人乐此不疲，一遍又一遍的玩；有的却索然无味，最多玩两遍就不去再碰？毫无疑问，游戏人工智能是极其重要的一个方面。 我们最早开始知道游戏人工智能存在应该是在即时战略类游戏中，与电脑操纵的部队进行战斗。在魔兽争霸出现之前，国外玩家就很热衷于与电脑进行即时战略对战，那类的游戏也是各种各样层出不穷。但当魔兽争霸出现后立即占领了市场，因为它允许玩家进行局域网联机对战，也就是说，玩家更倾向于“与人斗其乐无穷”，而不是那些死板的，摸透了的，低级的“电脑”----它们需要进化。可以看出，正是玩家的需求促使了游戏人工智能的前进。 3、问题的提出 在游戏业长久的发展中，游戏人工智能在不断进步，带给我们一个又一个惊喜。作为一个电脑游戏爱好者以及计算机专业的学生，使得我对游戏人工智能在游戏中的作用，玩家需要什么样的游戏人工智能及未来的人工智能将会是什么样的产生了极大的兴趣。因此我对这方面进行了一些简单的研究。 关键字：人工智能游戏AI 发展非定性
八数码问题人工智能实验报告
基于人工智能的状态空间搜索策略研究 ——八数码问题求解 （一）实验软件 TC2.0 或VC6.0编程语言或其它编程语言 （二）实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 （三）需要的预备知识 1. 熟悉TC 2.0或VC6.0 编程语言或者其它编程语言； 2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法； 3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用； 4. 熟悉计算机常用人机接口设计。 （四）实验数据及步骤 1. 实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。 2. 实验步骤 （1）分析算法基本原理和基本流程； 程序采用宽度优先搜索算法，基本流程如下：
（2）确定对问题描述的基本数据结构，如Open表和Closed表等；
（3）编写算符运算、目标比较等函数； （4）编写输入、输出接口； （5）全部模块联调； （6）撰写实验报告。 （五）实验报告要求 所撰写的实验报告必须包含以下内容： 1. 算法基本原理和流程框图； 2. 基本数据结构分析和实现； 3. 编写程序的各个子模块，按模块编写文档，含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等； 4. 程序运行结果，含使用的搜索算法及搜索路径等； 5. 实验结果分析； 6. 结论； 7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。 附：实验报告格式 一、实验问题 二、实验目的 三、实验原理 四、程序框图 五、实验结果及分析 六、结论
人工智能实验一梵塔问题实验
实验一梵塔问题实验 （2学时） 一、实验目的： 熟悉和掌握问题规约法的原理、实质和规约过程；理解规约图的表示方法。 二、实验原理 从目标（要解决的问题）出发逆向推理，先把问题分解为子问题和子-子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡的本原问题集合，然后解决较小的问题。对所有本原问题的解答就 意味着原始问题的解决。 三、实验条件： 1.编写三圆盘梵塔问题系统实验程序。 2.编写多圆盘梵塔问题系统实验程序。 3.编写梵塔问题操作界面，如下图所示。 四、实验内容： 1.编写三圆盘梵塔问题系统实验程序，更改圆盘数量，了解问题解决的归约过程。 2.分析归约机理，熟悉问题规约的详细过程。 3.自己建造一个梵塔问题归约系统，然后根据归约原理进行逆向推理，得到本原问题集合。通过解决这 些本原问题，最终求解问题。 五、实验步骤： 根据操作界面编程实现如下实验步骤 1.开始演示。进入三圆盘实例程序，点击“play ”按钮开始演示程序，观察其求解步 骤，“Stop”按钮可停止演示，“Speed+”、“Speed-”按钮可增减演示速度。 2.改变圆盘数量。点击“ Re new”按钮，通过“ Number+ ”和“ Number- ”改变圆盘数量，再次点
击“ play ”按钮。 3.重复演示、比较，根据其求解过程得到圆盘数量与步骤数目之间的规律。归纳并理解问题归约的实质。 4.自己建立一个梵塔问题求解难题，利用归约法进行问题分解。 5.画出其问题规约图。 六、实验结论： 1.圆盘数目与移动步骤之间的数学关系。 2.根据自己所建梵塔问题，画出问题规约图，得到子问题集，列出求解过程。 3.分析问题规约的实质。
八数码实验报告人工智能课设报告
学生实验报告 实验课名称：人工智能 实验名称: 八数码 专业名称：计算机科学与技术 班级： 学号： 学生姓名： 教师姓名： 2010 年10 月20日 一．实验内容 用OPEN表和CLOSED表解决搜索问题。 二．实验题目 采用启发式算法（如A*算法）求解八数码问题。 三．实验要求 1.必须使用OPEN表和CLOSED表。 2.明确给出问题描述。系统初始状态。目标状态和启发式函数。 3.除了初始状态以外，至少搜索四层。 4.给出解路径（解图）。 四．实验过程 ①问题：初始状态到目标状态是否可解如何判断？ 答：实验过程自己给出的初始状态使用A*算法求解，并不是所有的初始状态都可解到达目标状态。因为八数码问题其实是0~9的一个排列，而排列有奇排列和偶排列，从奇排列不能转化为偶排列或者相反。例如：函数f(s)表示s前比s 小的数字的数目（s 则当f(a8)+f(a7)+……+f(a1)为偶数时才能重排成，所以嘛,上面那个有解的. ②问题描述： 在3X3的九宫格棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有1~8数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断地改变将牌的布局。这种游戏的求解的问题是：给定一种处
世的将牌布局或结构和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从从初始状态到目标状态的转变。 下面给出初始状态和目标状态： 初始状态：Array 目标状态： 评价函数f(n)形式为：f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是节点所处的深度， h(n)是启发式函数，这里启发式函数h(n)表示“不在位”的将牌个数，这时f(n) 注意：移动规则为左-→上→右→下。 ③搜索过程： 因此可得解路径：S(4)→B(4)→D(5)→E(5)→I(5)→K(5)→L(5). ④得到OPEN表和CLOSED表 OPEN表
人工智能大作业实验
人工智能大作业实验-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人：丁长松 审定人：*** 学院负责人：*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月
一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课，适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程，通过本课程的学习，是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术，主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程：高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来，专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型：程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题；用程序设计语言如：C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一：谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸，现在要把它们运送到河的右岸去，农夫有条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。
人工智能 八数码实验
人工智能作业八数码问题
一、题目 八数码问题： 初始状态图：目标状态图： 二、算符与状态空间 算符：左、上、右、下 状态空间： 状态：A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态：S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7); 目标状态：Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。
三、搜索树 22 求解: 四、Open 表，Closed 表 Open 表： Closed 表：
五、程序代码 /* 3_13.pro eight puzzle */ trace DOMAINS state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in) in=integer DATABASE-mydatabase open(state,integer) closed(integer,state,integer) res(state) mark(state) fail_ PREDICATES solve search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase), assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),
人工智能实验报告_2
课程实验报告 学年学期2015—2016年第一学期课程名称人工智能原理与技术实验名称PROLOG语言编程练习实验室无 专业年级电气134 学生姓名赵倩 学生学号2013011989 提交时间2015.12.28 成绩 任课教师樊强 水利与建筑工程学院
第一章PROLOG语言编程练习 1.1实验目的 加深学生对逻辑程序运行机理的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。 （1）熟悉PROLOG语言编程环境的使用； （2）了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法； （3）了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法； 1.2实验环境 计算机，Turbo PROLOG教学软件。 1.3预习要求 实验前应阅读实验指导书，了解实验目的、预习PROLOG语言的相关知识。 1.4实验内容 （1）学习使用Turbo PROLOG，包括进入PROLOG主程序、编辑源程序、修改环境目录、退出等基本操作。（2）在Turbo prolog集成环境下调试运行简单的Turbo PROLOG程序，如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。 1.5实验方法和步骤 （1）启动Windows XP操作环境。 （2）打开文件目录，执行prolog应用程序，启动Turbo prolog，并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。（3）选择Setup项，打开下拉菜单，选择Directories项，进行工作目录修改，按Esc键退出，选择Save Configuration项，保存修改。 （4）选择Files项，打开下拉菜单，选择New file项，进入源程序输入和编辑，或选择Load项，选择要打开的示例程序，再选择Edit项，可以进行编辑源程序。 （5）编辑之后，可以选择Run项，执行程序，可以在Dialog窗口进行询问，即外部目标的执行，查看程序运行结果，分析程序之功能。 （6）仿前例，可以选择其他程序并运行，分析程序功能。 （7）退出，选择Quit项，可以退出Turbo Prolog程序，返回到Windows XP环境。 1.6示例程序 逻辑电路模拟程序。该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实，然后在此基础上定义了“异或”运算。那么，利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。事实上，在此基础上也可以对其他任一逻辑门电路进行模拟。 domains d=integer predicates not_(d,d) and_(d,d,d) or_(d,d,d) xor_(d,d,d) clauses not_(1,0). not_(0,1). and_(0,0,0). and_(0,1,0). and_(1,0,0). and_(1,1,1).
新兴人工智能应用(练习一：人工智能游戏)
新兴人工智能应用（练习一：人工智能游戏） 1、(单选，10分) 井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？ A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案：B 2、(单选，10分) 美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案：C 3、(单选，10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是（） A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案：D
决策树通常有（）个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：B 5、(单选，10分) 有限状态机有（）个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：C 6、(单选，10分) 神经网络的组成层次中错误的是（） A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案：C
OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练AI，这种技术看似简单，却能让AI 学习复杂的行为。 A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案：D 8、(单选，10分) AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（） A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案：D 9、(单选，10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。
Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)
-可编辑修改- 实验1 Fisher 线性判别分析实验 一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理 （1）W 的确定 各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵 w S 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--
·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。 根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W：-1 w12 W = S(m - m) 。 （2）阈值的确定 实验中采取的方法： 012 y = (m' + m') / 2。 （3）Fisher线性判别的决策规则 对于某一个未知类别的样本向量x，如果y=W T·x>y0，则x∈w1；否则x∈w2。 2 流程图 方差标准化（归一化处理） -可编辑修改-
人工智能技术在游戏中的应用解读
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机 科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
人工智能及其应用实验指导书
《人工智能及其应用》 实验指导书 工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月
前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月
目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7) 实验三A*算法实验I (12) 实验四A*算法实验II (15) 实验五遗传算法实验I (17) 实验六遗传算法实验II (22) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (25) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (29)
实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2 设计课 2 模糊推理系统应 用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课5 遗传算法应用I Matlab 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课 7 基于神经网络的 模式识别Matlab 1）基于BP神经网络的数字识 别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2 验证课 8 基于神经网络的 优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题的连 续Hopfield神经网络。 2 综合课 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方
游戏AI介绍
期末作品报告 课程名称：专业英语 学号： 姓名： 班别：
填写须知 一、个人独立完成作品和报告，不得抄袭。 二、报告字体用小四号宋体，单倍行距，要求统一用A4纸双面打印。
1.全文翻译 游戏AI介绍 在广义上说，大多数游戏都包含一些人工智能（AI）的运用。例如，开发人员多年来都使用AI来给游戏中无数的人物以生命力，从经典的街机游戏Pac Man的鬼魂到第一人称射击游戏中的机器人，还有很多其他游戏。各种各样的游戏类型和游戏人物对什么是游戏AI给出了一个相当广泛的解释。事实上，AI也在其他传统的科学领域得到广泛的运用。 一些开发商认为路径搜索是游戏AI的一部分，有些则认为碰撞检测是游戏AI 的一部分。显然，广义上来说游戏AI是无处不在的。我们要继续解释什么是游戏AI，包括从简单的追逐和逃避在内的一切运动模式，以及神经网络和遗传算法。游戏AI 属于弱AI的范畴是最适合的，但是，在某个意义上，你可以想象游戏AI应用领域的广泛程度。 在游戏中，我们不一定对给参与游戏的机器方以人水平的智能感兴趣。也许我们可通过写代码来控制非人类的生物，比如龙、机器人，甚至老鼠。另外，谁说我们必须赋予机器方智慧呢？不赋予机器方智慧以增加游戏内容的多样性和丰富性。虽然游戏AI经常被呼吁解决相当复杂的问题，但我们可以利用AI去尝试给机器方以个性模样、不同的性格，或塑造情感和各种性情，如，害怕，焦虑，等等。 游戏AI的定义是相当广泛和灵活的。凡是能够产生适当水平的智能从而让游戏更加逼真，有挑战性，最重要的是使游戏变得更加有趣的东西，都可以被当做为游戏AI。正像在游戏中使用真实的物理现象那样，优良的AI增加了游戏的沉浸性，吸引游戏者，使他们一度置身于虚拟世界中。 定性与非定性的AI 游戏AI技术一般有两种形式：定性和非定性。 定性 定性的行为表现是具有指定和可预见性。不含有任何的不确定性。一个简单的追逐算法就是定性行为的一个例子。您可以在代码中设定机器方角色朝某一目标点沿x 和y坐标轴推进，直到角色的X和Y坐标与目标位置一致。 非定性 非定性行为和定性行为正好相反。这些行为具有一定程度的不确定性并且是不可预测性（不确定性的程度取决于AI方法的应用以及这些方法的执行情况）。机器方学习并适应玩家的战斗策略就是一个非定性行为的例子。这种学习方法可以使用神经网络算法、贝叶斯算法，或遗传算法完成。
人工智能试验-八数码难题
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼442 2012 年10月 24日 一、上机目的及内容 1.上机内容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 问题描述： 在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以 不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状 态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。 后继函数： 通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。 目标测试： 比较当前状态和目标状态的格局是否一致。 路径消耗： 每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 数据结构 static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; 全局静态变量，表示目标状态class eight_num { private: int num[9]; 定义八数码的初始状态 int not_in_position_num; 定义不在正确位置八数码的个数 int deapth; 定义了搜索的深度 int eva_function; 评价函数的值，每次选取最小的进行扩展public:
Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)
实验1 Fisher 线性判别分析实验 一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理 （1）W 的确定 各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵w S 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 ·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。 根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W ： -1w 12W = S (m - m ) 。 （2）阈值的确定 实验中采取的方法：012y = (m ' + m ') / 2。 （3）Fisher 线性判别的决策规则 对于某一个未知类别的样本向量x ，如果y=W T ·x>y0，则x ∈w1；否则x ∈w2。 x 1 m x, 1,2 i i X i i N ∈= =∑T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--
人工智能实验八数码问题的求解策略
人工智能上机实验二八数码问题的求解策略1、广度优先算法程序截图： 2、最佳优先算法程序截图：
（接上图） 3、程序代码： ①广度优先算法： (defun init-search (start goal) (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *moves*)) (declare (special *start*)) (declare (special *goal*)) (let (tuple) (setq tuple (cons start '(nil)) ) (setq *open* (list tuple) ) (setq *closed* nil ) (setq *start* start) (setq *goal* goal) (setq *moves* '(blank-left blank-up blank-right blank-down)) (breadth-first-search))) (defun breadth-first-search () (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *goal*)) (declare (special *moves*)) (let (state tuple children path) (cond ((null *open*) 'FAIL!) (t (setq tuple (car *open*) ) (setq state (car tuple) ) (setq *open* (cdr *open*) ) (setq *closed* (cons tuple *closed*)) (cond ((equal state *goal*) (setq path (get-path-from *goal*)) (setq path (reverse path)) (print-path path)
2020年新兴人工智能应用试题及答案
2020年新兴人工智能应用试题及答案 练习一：人工智能游戏 1、(单选，10分) 井字棋游戏，是一种在（）格子上进行的连珠游戏？ A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案：B 2、(单选，10分) 美国科学家经过18年的努力，构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是（），就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案：C 3、(单选，10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是（） A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案：D
4、(单选，10分) 决策树通常有（）个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：B 5、(单选，10分) 有限状态机有（）个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案：C 6、(单选，10分) 神经网络的组成层次中错误的是（） A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案：C 7、(单选，10分) OpenAI 使用一种称为（）的方法来训练 AI，这种技术看似简单，却能让 AI 学习复杂的行为。 A、决策树
B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案：D 8、(单选，10分) AlphaStar之所以能战胜人类，错误的原因是（） A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案：D 9、(单选，10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示，人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。 A、正确 B、错误 答案：A 练习二：人工智能安全 1、(单选，10分)
人工智能与棋类
从“算”到“学”，人工智能的进化 1997年，IBM的“深蓝”战胜了卡斯帕罗夫(全名加里·基莫维奇·卡 斯帕罗夫（ГарриКимовичКаспаров）,俄罗斯国际象棋棋手,6岁开始下棋，13岁获得全苏青年赛冠军，15岁成为国际大师，16岁获世界青年赛第一名，17岁晋升国际特级大师，在22岁时成为世界上最年轻的国际 象棋冠军，是第十三位国际象棋世界冠军)。在“深蓝”设计者许峰雄看来，“深蓝”主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步。
2006年，超级计算机浪潮天梭与中国象棋特级大师许银川的较量最终以平局收场，然而许银川在赛后感慨道：“整个比赛感觉很吃力，因为电脑一步可以算16个变化，而我只能凭借经验和理解与它对抗。而跟我下棋的对手不是真人，这让我感觉很寂寞，我想我还是习惯和有表情交流的真人对弈。” 凭借超越特级大师对后续变化的计算能力，人工智能在此前的多场棋类人机大战中占据上风。但在围棋，人工智能始终无法战胜人类高手。为什么? 要想在围棋上战胜人类顶尖棋手，必须先要让电脑学会像人一样
思考。为此，谷歌为AlphaGo设计了两个神经网络：“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法，“值网络”(value network)则预测比赛胜利方，用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，完成了大量研究工作。 而这种超强的学习能力，正是AlphaGo在战胜职业二段樊麾5个月之后，就可以挑战人类顶尖棋手并“战而胜之”的关键所在。 如果说20年前的超级计算机还在依靠穷举这种有些粗暴的手段 才能战胜人类，那么今天AlphaGo在与职业棋手的两场对弈中，所表现出来智慧和超强学习能力则更加让人惊叹。 深度学习，人工智能的未来