人工智能二_野人过河问题_实验

人工智能二_野人过河问题_实验
人工智能二_野人过河问题_实验

实验报告

课程名称人工智能_____________

实验项目野人过河问题_______________

实验仪器电脑、visual C++_________

系别计算机学院____________ 专业__计算机科学与技术_____

班级/学号

学生_ __

实验日期2010年月日_______

成绩_______________________

指导教师

一、实验目的

理解并熟悉掌握深度优先搜索和广度优先搜索地方法。

二、实验容

题目:设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全的把所有人都渡过河去?

三、代码和结果

#include

#include

#include

#define maxloop 100 /* 最大层数,对于不同的扩展方法自动调整取值 */

#define pristnum 3 /*初始化时设定有3个野人3个传教士,实际可以改动*/

#define slavenum 3

struct SPQ{ int sr,pr; /* 船运行一个来回后河右岸的野人、传教士的人数*/

int sl,pl; /* 船运行一个来回后河左岸的野人、传教士的人数 */

int ssr,spr; /* 回来(由左向右时)船上的人数 */

int sst,spt; /* 去时(由右向左时)船上的人数 */

int loop; /* 本结点所在的层数 */

struct SPQ *upnode ,*nextnode;/* 本结点的父结点和同层的下一个结点的地址 */ }spq;

int loopnum;/* 记录总的扩展次数 */

int openednum;/* 记录已扩展节点个数 */

int unopenednum;/* 记录待扩展节点个数 */

int resultnum;

struct SPQ *opened;

struct SPQ *oend;

struct SPQ *unopened;

struct SPQ *uend;

struct SPQ *result;

void initiate();

void releasemem();

void showresult();

void addtoopened(struct SPQ *ntx);

int search();

void goon();

int stretch(struct SPQ* ntx);

void recorder();

int main()

{

int flag; /* 标记扩展是否成功 */

for( ; ; )

{

initiate();

flag = search ();

if(flag == 1)

{

recorder();

releasemem();

showresult();

goon();

}

else

{

printf("无法找到符合条件的解");

releasemem();

goon();

}

}

system("pause");

return 0;

}

void initiate()

{

int x;

char choice;

uend = unopened = (struct SPQ*)malloc(sizeof(spq));

if(uend==NULL)

{

printf("\n存不够!\n");

exit(0);

}

unopenednum=1;

openednum=0;

unopened -> upnode = unopened; /* 保存父结点的地址以成链表 */ unopened -> nextnode = unopened;

unopened -> sr = slavenum;

unopened -> pr = pristnum;

unopened -> sl = 0;

unopened -> pl = 0;

unopened -> sst = 0;

unopened -> spt = 0;

unopened -> ssr = 0;

unopened -> spr = 0;

unopened -> loop = 0;

printf("题目:设有n个传教士和m个野人来到河边,打算乘一只船从右岸到左岸去。\n");

printf("该船的负载能力为两人。在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,野人\n");

printf("就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全的把所有人都渡过河去?\n"); printf("\n默认的n、m值皆为3\n");

for(;;)

{

printf("\n是否修改?(Y/N)");

scanf("%s",&choice);

choice=toupper(choice);

if(choice=='Y')

{

printf("\n请输入传教士人数");

for(;;)

{

scanf("%d",&x);

if(x>0)

{

unopened -> pr = x;

break;

}

else printf("\n输入值应大于0!\n请重新输入");

}

printf("\n请输入野人人数");

for(;;)

{

scanf("%d",&x);

if(x>0)

{

unopened -> sr = x;

break;

}

else printf("\n输入值应大于0!\n请重新输入");

}

break;

}

if(choice=='N')break;

}

}

int search()

{

int flag;

struct SPQ *ntx; /* 提供将要扩展的结点的指针 */

for( ; ; )

{

ntx = unopened; /* 从待扩展链表中提取最前面的一个 */

if(ntx->loop == maxloop)

return 0;

addtoopened(ntx); /* 将ntx加入已扩展链表,并将这个节点从待扩展链表中去掉 */

flag = stretch(ntx); /* 对ntx进行扩展,返回-1,0,1 */

if(flag == 1)

return 1;

}

}

int stretch(struct SPQ *ntx)

{

int fsr , fpr ; /* 在右岸上的人数 */

int fsl , fpl ; /* 在左岸上的人数 */

int sst , spt ; /* 出发时在船上的人数 */

int ssr , spr ; /* 返回时船上的人数 */

struct SPQ *newnode;

for (sst = 0 ; sst <= 2 ; sst++) /* 讨论不同的可能性并判断是否符合条件 */ {

fsr = ntx -> sr;

fpr = ntx -> pr;

fsl = ntx -> sl;

fpl = ntx -> pl;

if ((sst <= fsr) && (( 2 - sst) <= fpr))/* 满足人数限制 */

{

spt = 2 - sst;

fsr = fsr - sst;

fpr = fpr - spt;

if((fpr == 0) && (fsr == 0))/* 搜索成功 */

{

newnode = (struct SPQ*) malloc (sizeof(spq));

if(newnode==NULL)

{

printf("\n存不够!\n");

exit(0);

}

newnode -> upnode = ntx; /* 保存父结点的地址以成链表 */

newnode -> nextnode = NULL;

newnode -> sr = 0;

newnode -> pr = 0;

newnode -> sl = opened -> sr;

newnode -> pl = opened -> pr;

newnode -> sst = sst;

newnode -> spt = spt;

newnode -> ssr = 0;

newnode -> spr = 0;

newnode -> loop = ntx -> loop + 1;

oend -> nextnode = newnode;

oend = newnode;

openednum++;

return 1;

}

else if ((fpr - fsr) * fpr >= 0) /* 判断是否满足传教士人数必须大于或

等于野人人数 */

{

fsl = fsl + sst;

fpl = fpl + spt;

for (ssr = 0 ; ssr <= 1 ; ssr++) /* 返回 */

{

int ffsl , ffpl;

if ((ssr <= fsl) && ((1 - ssr) <= fpl))

{

spr = 1 - ssr;

ffsl = fsl - ssr;

ffpl = fpl - spr;

if ((ffpl - ffsl) * ffpl >= 0)

{ /* 若符合条件则分配存并付值 */

int ffsr , ffpr;

ffsr = fsr + ssr;

ffpr = fpr + spr; newnode = (struct SPQ*) malloc (sizeof(spq));

if(newnode==NULL)

{

printf("\n存不够!\n");

exit(0);

}

newnode -> upnode = ntx; /* 保存父结点的地址以

成链表 */

newnode -> sr = ffsr;

newnode -> pr = ffpr;

newnode -> sl = ffsl;

newnode -> pl = ffpl;

newnode -> sst = sst;

newnode -> spt = spt;

newnode -> ssr = ssr;

newnode -> spr = spr;

newnode -> loop = ntx -> loop + 1; uend -> nextnode = newnode;

uend = newnode;

unopenednum++;

}

}

}

}

}

}

return 0;

}

void addtoopened(struct SPQ *ntx)

{

unopened = unopened -> nextnode;

unopenednum--;

if (openednum == 0 )

oend = opened = ntx;

oend -> nextnode = ntx;

oend = ntx;

openednum++;

}

void recorder()

{

int i , loop;

struct SPQ *newnode;

struct SPQ *ntx;

loop = oend -> loop;

ntx = oend;

resultnum = 0;

for( i = 0 ; i <= loop ; i++ )

{

newnode = (struct SPQ*) malloc (sizeof(spq));

if(newnode==NULL)

{

printf("\n存不够!\n");

exit(0);

}

newnode -> sr = ntx -> sr;

newnode -> pr = ntx -> pr;

newnode -> sl = ntx -> sl;

newnode -> pl = ntx -> pl;

newnode -> sst = ntx -> sst;

newnode -> spt = ntx -> spt;

newnode -> ssr = ntx -> ssr;

newnode -> spr = ntx -> spr;

newnode -> nextnode = NULL;

ntx = ntx -> upnode;

if(i == 0)

result = newnode;

newnode -> nextnode = result;

result = newnode;

resultnum++;

}

}

void releasemem()

{

int i;

struct SPQ* nodefree;

for ( i = 1 ; i < openednum ; i++ ) {

nodefree = opened;

opened = opened -> nextnode;

free(nodefree);

}

for ( i = 0 ; i < unopenednum ; i++ ) {

nodefree = unopened;

unopened = unopened -> nextnode; free(nodefree);

}

}

void showresult()

{

int i;

int fsr , fpr ; /* 在右岸上的人数 */ int fsl , fpl ; /* 在左岸上的人数 */ struct SPQ* nodefree;

游戏人工智能实验报告记录四

游戏人工智能实验报告记录四

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1)制作菜单 设置参数:点击会弹出对话框,设置一些参数,红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行:设置好参数后点击运行,毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步:2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上,窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步,有限状态机就会不断运行,使蚁群产生变化 2)添加加速键

资源视图中下方 选择ID和键值

3)新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下: (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S),把S放到未扩展节点表中(OPEN表)中。 (2) 建立一个已扩展节点表(CLOSED表),其初始为空表。 (3) LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点,把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n,它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点,则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n,生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一 个通向n的指针,并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。 对已在CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着,在第(6)步中,将优先扩展哪个节点,不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定,不同的原则对应着不同的搜索策略,如果想尽快地找到一个解,则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分,如果想找到代价最小的解,则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

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人工智能课内实验报告 (8次) 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(34) 学号: 06153034 目录 课内实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2:编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)

课内实验3:盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4:回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5:编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6:字句集消解实验 (46) 课内实验7:简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8:编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(33) 学号: 06153034 日期: 2017-3-8 10:15-12:00

实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 (1)熟悉谓词逻辑表示法; (2)掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子(即机器人),位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉,猴子想吃,但摘不到。房间的b处还有一个箱子,如果猴子站到箱子上,就可以摸着天花板。如图1所示,对于上述问题,可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题

四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) { printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置,y为箱子的位置 } void Monkey_Move_Box(char x, char y) { printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置,y为香蕉的位置 } void Monkey_On_Box() { printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i); } void Monkey_Get_Banana() { printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i); } void main() { unsigned char Monkey, Box, Banana; printf("********智能1501班**********\n"); printf("********06153034************\n"); printf("********刘少鹏**************\n"); printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n"); printf("Monkey\tbox\tbanana\n"); scanf("%c", &Monkey); getchar(); printf("\t"); scanf("%c", &Box); getchar(); printf("\t\t"); scanf("%c", &Banana); getchar(); printf("\n操作步骤如下\n"); if (Monkey != Box) { Monkey_Go_Box(Monkey, Box); } if (Box != Banana)

《人工智能及其应用》实验指导书Word版

《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江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、实验内容、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内容。 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 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三A*算法实验I (9) 实验四A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)

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 平台实验内容学 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设计课内 2模糊推理系统应用Matlab1)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验证课内 3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2综合课内5遗传算法应用I Matlab1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2验证课内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综合课内 7基于神经网络的模式识别Matlab1)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验证课内 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2综合课内 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,无论采取何种方式进行考核,都必须按实验课的目的要求,以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。

人工智能实验报告大全

人工智能课内实验报告 (8次) 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(34) 学号: 06153034

目录 课内实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2:编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3:盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4:回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5:编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6:字句集消解实验 (46) 课内实验7:简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8:编程实现D-S证据推理算法 (78)

人工智能课内实验报告实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院:自动化学院 班级:智能1501 姓名:刘少鹏(33) 学号: 06153034 日期: 2017-3-8 10:15-12:00

实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 (1)熟悉谓词逻辑表示法; (2)掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子(即机器人),位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉,猴子想吃,但摘不到。房间的b处还有一个箱子,如果猴子站到箱子上,就可以摸着天花板。如图1所示,对于上述问题,可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

人工智能及其应用总结

人工智能及其应用总结 1、感知能力、 2、记忆与思维能、 3、学习能力、 4、行为能力(表达能力)人工智能的研究内容:知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为人工智能的研究目标:近期目标:使现有的电子数字计算机更聪明、更有用,使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问题,能模拟人类的部分智能行为。建造智能机器人代替人类的部分智力劳动。远期目标:用自动机模仿人类的思维过程和智能行为。最终目标:机器智能实现生物智能的各项功能。智能行为:感知、推理、学习、通信和复杂环境下的动作行为知识发现的处理过程:数据挖掘、数据选择、知识评价人工智能的主要学派:符号主义、连接主义和行为主义人工智能的研究途径:心理模拟、生理模拟和行为模拟人工智能的应用领域:智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。人工智能的基本技术:表示、运算、搜索归纳技术、联想技术人工智能(机器智能)、学科和能力:(书)所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或者说是人们使机器具有类似于人的智能。从学科角度来看:人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能。对认知

行为进行研究:心理活动的最高层级是思维策略,中间一层是初级信息处理,最低层级是生理过程,与此相应的是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系,并用计算机程序来模拟人的思维策略水平,而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。人工智能新的研究热点:新的研究热点:分布式人工智能与Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析),人工生命第二章:知识表示方法知识的一般概念:知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验知识表示:是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示的要求:表示能力、可利用性、可实现性、可组织性、可维护性、自然性、可理解性状态空间法的三要素:状态、算符、状态空间方法问题求解技术:问题的表示和求解的方法二种不确定性:关于证据的不确定性和关于结论的不确定性原子公式:由若干谓词符号和项组成问题的状态空间包含三种说明的集合:初始状态集合S、操作符集合以及目标状态集合“我听音乐或者绘画”的谓词表示的析取式LISTEN(I,MUSIC)VDRAW(I,PAINTING)句子变换成子句形式:(x){P(x)→P(x)} (ANY x) { P(x)P(x) } (ANY x) {~P(x)

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

人工智能实验报告

实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言,用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成:知识库、推理机。它的基本语法是: (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构: (1).知识库由事实库(初始事实+初始对象实例)和规则库组成。 事实库: 表示已知的数据或信息,用deftemplat,deffact定义初始事实表FACTLIS,由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成,其格式如下: 模板: (deftemplate [] *) :: = | 事实: (deffacts [] *) 当CLIPS系统启动推理时,会把所有用deffact定义的事实自动添加到工作存储器中。常用命令如下:asser:把事实添加到事实库(工作存储器)中retract:删除指定事实 modify :修改自定义模板事实的槽值duplicate :复制事实 clear:删除所有事实 规则库 表示系统推理的有关知识,用defrule命令来定义,由规则头、后跟零个或多个条件元素以 及行为列表组成,其格式如下: (defrule [] * ; =>

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点? 答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。 问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况: 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。当i为偶数时,dC,dY同时为非负数,表示船驶向对岸,i为奇数时,dC, dY同时为非正数,表示船驶回岸边。

《人工智能及其应用》实验指导书上课讲义

《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 浙江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、实验内容、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内容。 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 (6) 实验三 A*算法实验I (11) 实验四 A*算法实验II (14) 实验五遗传算法实验I (16) 实验六遗传算法实验II (21) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (24) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (28)

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 实验内容学 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 设计课内 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 验证课内 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 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题 的A*算法。 2 综合课内 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 验证课内 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 综合课内 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 验证课内 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 综合课内 四、实验成绩评定

人工智能实验报告

人工智能课程项目报告 姓名: 班级:二班

一、实验背景 在新的时代背景下,人工智能这一重要的计算机学科分支,焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计,作为计算机专业的学生, 了解他,学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法(仅分类0和1)四、实验内容 使用knn算法: 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify()进行测试 4.依据k的值,得出结果 使用逻辑回归: 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07,迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理,根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy(库)+ notepad++(编辑)

Python这一语言的发展是非常迅速的,既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法: 训练数据1934个,测试数据有946个。

数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件,文件里面包含三个函数,一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量:img2vector(filename):,一个用 来加载整个数据库loadDataSet():,最后就是实现测试。

《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

浙江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、实验内容、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内容。 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 (13) 实验四A*算法实验II (17) 实验五遗传算法实验I (19) 实验六遗传算法实验II (26) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (29) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (35)

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 平台实验内容学 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 设计课内 2 模糊推理系统应 用Matla b 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 验证课内 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 综合课内 4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用I Matla b 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课内 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 综合课内7 基于神经网络的Matla1)基于BP神经网络的数字识 2 验证课内

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。

人工智能实验报告

《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业:计算机科学与技术 班级:12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月

实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离,选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后,k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;

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

人工智能实验报告

****大学 人工智能基础课程实验报告 (2011-2012学年第一学期) 启发式搜索王浩算法 班级: *********** 学号: ********** 姓名: ****** 指导教师: ****** 成绩: 2012年 1 月 10 日

实验一 启发式搜索算法 1. 实验内容: 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法,采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???, 其中:()d n 是搜索树中结点n 的深度;()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数;()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别,给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义,并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 使用启发式信息知道搜索过程,可以在较大的程度上提高搜索算法的时间效率和空间效率; 启发式搜索的效率在于启发式函数的优劣,在启发式函数构造不好的情况下,甚至在存在解的情形下也可能导致解丢失的现象或者找不到最优解,所以构造一个优秀的启发式函数是前提条件。 4.实验内容 1.问题描述 在一个3*3的九宫格 里有1至8 八个数以及一个空格随机摆放在格子中,如下图: 初始状态 目标状态 现需将图一转化为图二的目标状态,调整的规则为:每次只能将空格与其相邻的一个数字进行交换。实质是要求给出一个合法的移动步骤,实现从初始状态到目标状态的转变。 2.算法分析 (1)解存在性的讨论 对于任意的一个初始状态,是否有解可通过线性代数的有关理论证明。按数组存储后,算出初始状态的逆序数和目标状态的逆序数,若两者的奇偶性一致,则表明有解。 (2)估价函数的确定

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_实验报告

实验一:知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一,也是进一步学习状态空间搜索策略的基础,本实验通过牧师与野人渡河的问题,强化学生对知识表示的了解和应用,为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河,但只有一条能容纳c个人的小船,为了防止野人侵犯牧师,要求无论在何处,牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0),且假定野人与牧师都会划船,试设计一个算法,确定他们能否渡过河去,若能,则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入:牧师人数(即野人人数):n;小船一次最多载人量:c。 输出:若问题无解,则显示Failed,否则,显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程:初始状态->中间状态->目标状态。 例:当输入n=2,c=2时,输出:221->110->211->010->021->000 其中:X1表示起始岸上的牧师人数;X2表示起始岸上的野人人数;X3表示小船现在位置(1表示起始岸,0表示目的岸)。 要求:写出算法的设计思想和源程序,并以图形用户界面实现人机交互,进行输入和输出结果,如: Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、实验组织运行要求 本实验采用集中授课形式,每个同学独立完成上述实验要求。

五、实验条件 每人一台计算机独立完成实验。 六、实验代码 Main.cpp #include #include"RiverCrossing.h" using namespace std; //主函数 void main() { RiverCrossing::ShowInfo(); int n, c; cout<<"Please input n: "; cin>>n; cout<<"Please input c: "; cin>>c; RiverCrossing riverCrossing(n, c); riverCrossing.solve(); system("pause"); } RiverCrossing.h #pragma once #include //船 class Boat { public: static int c; int pastor;//牧师 int savage;//野人 Boat(int pastor, int savage); }; //河岸状态 class State

游戏人工智能 有限状态机的实验报告

实验三:有限状态机 姓名:廖远东班级:数媒2 学号:E10700217 一、实验目的 掌握有限状态机的原理,并会使用有限状态机,要求能编程序实现一个案例如书上蚁群世界。. 二、实验仪器 linux 下的codeblock 三、主要代码 ant.h: #ifndef ANT_H_INCLUDED #define ANT_H_INCLUDED #define kGround 1 #define kWater 2 #define kBlackHome 3 #define kRedHome 4 #define kPoison 5 #define kFood 6 #define kMaxWater 15 #define kMaxPoison 8 #define kMaxFood 20 #define kRedHomeRow 5 #define kRedHomeCol 5 #define kBlackHomeRow 5 #define kBlackHomeCol 36 // entities #define kMaxEntities 30 #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2 #define kTree 3

#define kPlayerSpeed 4 // entity states #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kGuard 3 #define kThirsty 4 #define kDead 5 //#define kChaseDistance 7 //#define kMaxPathLength 200 // world constants #define kMaxRows 30 #define kMaxCols 10 //#define kMaxTiles 10 // world constants //#define kUpKey 1 //#define kDownKey 2 //#define kLeftKey 3 //#define kRightKey 4 class a i_Entity { public: int type; int state; int row; int col; //unsigned long timeToMove; ai_Entity(); ~ai_Entity(); void Forage(void); void GoHome(void); void Thirsty(void); void Dead(void); void New(int theType, int theState, int theRow, int theCol); int DistanceFrom(int t); }; class a i_World {

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