五子棋AI设计——从门外到门内不得不说的事儿7

本文回顾了一项关于五子棋AI设计的教学课程,详细介绍了从Naive AI到结合MinMax及alpha-beta剪枝等技术的高级AI设计过程,并强调了评估器设计的重要性。

第7天——结

7作为一个神奇的数字,许许多多具有特殊意义的事情往往会发生在第7日。作为一个小连载,课程内的五子棋系列就在这里作结吧。

从门外到门里,虽然只有一步之遥,但是我们还是走了好几天。简单回顾一下我们的历程:

第一天:Naive AI——一个称不上AI的AI

第二天:防守,堵堵堵(阴线评估器)

第三天:进攻防守,视情况而定(利用阴线评估器的信息来决策)

第四天:看得远胜算更大(MinMax)

第五天:可以看得更远,可以思考的更快(alpha-beta剪枝)

第六天:评价的准才能胜券在握(评估器设计,再谈阴线评估器)

仔细一看,我们大部分时间都在讨论评估器,而且在第六天悲剧的发现我们走的技术路线不对路,所设计的AI不会比自己聪明,绕来绕去只是在原地转了转。现实往往如此,有时候能够证伪也是一个很大的成功,至少后来人可以少走弯路,或者有经验可循。

那么,博弈类的AI到底该如何设计,可能涉及到很深的理论问题,诸如我们是不是能够完全复现人的脑功能之类的问题等。还有许多工程技术问题,诸如这么个人工脑如何实现,如何连线等。虽然人工智能的未来还不是一片坦途,但是正因为如此它才显得异常迷人,让无数人为之轻狂,无法自拔。在这里我不想讨论有关人工智能的伦理问题,我只想有一天我们可以从简单、机械、重复的工作中解脱出来,真真正正的去发现存在的价值,而不是忙忙碌碌的一生活不明白为了什么。那么,从这个角度考虑,研究人工智能是解决这个问题的必由之路。

也许这一路上满布荆棘,但是谁又会拒绝狂风暴雨之后的彩虹呢,踏上征程,大步奔向美好的明天。


后记:

作为课内作业,设计博弈类游戏堪称是理解人工智能的典范,就像变速箱设计之于机械设计。整个设计过程涵盖了太多的细节,太多的值得思考的知识点。实践证明,任何问题,别人解决了,你可以在不借助帮助的情况下自己实现,只是会消耗很多时间,会牵扯很多精力,可是做学问搞技术,必须要能静得下了,能耐住的寂寞。不自己实实在在的写写,亲手动动,很难真正理解。

用这句诗与诸君共勉——“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。”

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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