31、多人“停不下来”游戏的逆向近似算法与四国游戏的AWT搜索算法

多人“停不下来”游戏的逆向近似算法与四国游戏的AWT搜索算法

在游戏算法的研究领域,针对不同类型的游戏,研究者们不断探索和创新算法,以提高游戏求解的效率和准确性。本文将介绍多人“停不下来”游戏的逆向近似算法以及四国游戏的AWT搜索算法。

多人“停不下来”游戏的逆向近似算法

多人“停不下来”游戏是一个复杂的概率游戏,为了对其进行研究,我们使用2n - 部图来抽象这个n - 人概率游戏。给定一个位置u,其位置值是一个向量f(u) = (f1(u), …, fn(u)) ∈ [0, 1]n,其中fi(u)表示第i个玩家的胜率。

为了获得该游戏的最优解,我们将n维牛顿法与逆向分析相结合,推广了一种近似算法。

牛顿法求解游戏图

在求解游戏图时,会得到一个对应于n²维牛顿法的算法,该算法在n个处理器上具有天然的并行性。例如,在求解图1中的游戏图时,第一次牛顿步骤会得到一个包含9个变量的线性系统(5),通过一次迭代就能得到游戏图的解。不过,一般情况下,方程(4)是分段线性的,需要多次牛顿迭代才能得到解。

还有一种更通用的模型,即n - 人游戏图G有m个锚点w1, …, wm(移除这些锚点的出边后得到一个无环图),但不满足某些属性(P1)和(P2)。在这种模型中,仍然可以采用mn维牛顿法,但可能不具有天然的并行性。

索引方案

对于n - 人“停不下来”游戏的位置,我们使用两种不同的索引方案:一种用于锚点,另一种用于非锚点。
- 非锚点索引方案 :由于计算出非锚点的锚点位置值后,就可以丢弃非锚点的位置值,因此在计算非锚点的索引时,速度比空间更重

【无机】基于改进粒子群算法的无机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了种智能优化算法在无机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研员及从事无机路径规划、智能优化算法研究的相关技术员。; 使用场景及目标:①用于无机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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