27、GTQ与Hex游戏分析:工具应用与策略探索

GTQ与Hex游戏分析及应用探索

GTQ与Hex游戏分析:工具应用与策略探索

1. GTQ:游戏树分析的语言与工具

1.1 查询解析

查询使用递归下降解析器进行解析,为每个查询构建单独的解析树。解析树由不同类型的解析节点组成,多数解析节点在求值时返回布尔值,表示对应表达式在游戏树中任意给定节点的求值结果是真还是假。通常,游戏树节点的求值结果取决于该节点存储的属性值。

例如,对于查询“type 等于 PVNode 且 depth 大于或等于零”,只有满足这些条件的节点,查询结果才为真,否则为假。

对于包含 count 函数的查询,需要特殊处理。因为 count 函数基于多个节点累积的数据返回计数,所以这类查询必须在遍历完表达式作用域内的所有数据节点后才能求值。此时,除了属性值,还必须提供一个包含查询作用域(如子树)累积计数信息的特殊结构,即计数器。节点表达式只能包含一个 count 函数,而子树表达式和子节点表达式可以包含多个,对于这些表达式,需要一个计数器结构列表。

1.2 查询执行

查询执行算法仅对游戏树进行一次遍历,在此过程中收集回答查询所需的所有信息。算法如下:

Algorithm 1. DFT-QUERY-EVAL(node)
1: queryInst = null
2: if nodeExpr.evaluate(node) then
3:
    queryInst = new QueryInstance(subtreeExpr, childExpr)
4:
    queryInstStack.push(queryInst)
5: children
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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