29、六边形棋4 - 3 - 2边缘模板探索与同步纵横棋研究

六边形棋4 - 3 - 2边缘模板探索与同步纵横棋研究

1. 六边形棋4 - 3 - 2边缘模板探索

在六边形棋中,引入了路径支配和邻域支配这两种支配概念的细化形式。利用这些概念,能够找出对手4 - 3 - 2边缘模板的探测策略何时是劣势棋步,从而在寻找获胜棋步时可以忽略这些策略。

1.1 4 - 3 - 2边缘模板探测策略分析

在对对手4 - 3 - 2边缘模板的八种探测策略中,有三种可能是唯一的获胜棋步,所以通常不能将它们排除。而另外五种探测策略被推测为劣势策略。由于4 - 3 - 2模板在六边形棋中经常出现,如果能证实这个推测,那么在解决游戏状态时就能进行显著的剪枝操作。

1.2 推测的验证情况

  • 对手回复情况 :如果玩家知道对手对探测的即时回复是恢复模板连接,那么这五种剩余探测策略中的四种是劣势策略。
  • 外部条件情况 :外部条件可能表明特定4 - 3 - 2模板的所有探测都是失败的。已经找到一种状态,其失败意味着八种探测中的七种是失败的。若能确定这个结果,就可以忽略这七种探测策略。
  • 角落情况 :还建立了一些当4 - 3 - 2模板位于锐角角落时适用的支配结果。

2. 同步纵横棋介绍

2.1 传统纵横棋规则

纵横棋,也被称为Crosscram和Dominoes,是一种典型的完全信息双人游戏,大约在1973年由Göran Andersson提出。两名玩家,通常称为垂直玩家(Ver

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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