Python游戏概率补偿算法-马尔科夫链

最新推荐文章于 2024-10-08 09:18:30 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python 游戏 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/floatdreamed/article/details/126582953
本文探讨了如何使用Python实现游戏中的概率补偿算法，特别是通过马尔科夫链来调整概率。文章包含代码展示和日志输出，详细说明了随着概率增加0.05，如何计算相应的概率补偿值(P1, P2)。" 136681023,7592826,UG/NX二次开发：UF_UI_select_with_single_dialog选件教程,"['UG二次开发', 'C++编程', 'CAD开发', '软件设计', 'UG API']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

代码展示

# _*_ coding: utf-8 _*_
# @Author : ******
# @Time   : 2022/8/27 14:47
# @File   : ProbabilisticCompensation.py
# @Project: TestCase
import numpy as np

class PC:

    """
    状态图如下（这里无法插入图片，也只能通过文字描述了）：
        上次暴击：P
        上次非暴击：1-P
        上次暴击，本次暴击：P1
        上次暴击，本次非暴击：1 - P1
        上次非暴击，本次暴击：P2
        上次非暴击，本次非暴击：1 - P2
    为了使得整体的暴击概率不发生变化，则有如下约束：
        P*P1 + (1-P)*P2 = P
    存在2种设定：
        A.P<=0.5时，上次暴击后，则本次暴击率下降50%
            P1 = P - P / 2
            通过约束条件可以求得P2
        B.P>0.5时，上次非暴击后，则本次暴击率增加初始非暴击概率的50%
            P2 = P + (1 - P) / 2
            通过约束条件可以求得P1
    """

    def __init__(self, p):
        # 初始概率
        self.p = p
        # 概率补偿
        self.p1, self.p2 = self.get_compensate()
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MATLAB基础应用精讲-【数模应用】迭代扩展卡尔曼滤波算法(附MATLAB、python和C++代码实现)
qq_36130719的博客
04-07 144
卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态。
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】PageRank（附R语言、MATLAB、Java和python代码实现）
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qq_36130719的博客
10-30 167
PageRank是一种在搜索引擎中根据网页之间相互的链接关系计算网页排名的技术。PageRank是Google用来标识网页的等级或重要性的一种方法。其级别从1到10级，PR值越高说明该网页越受欢迎（越重要）。被许多优质网页所链接的网页，多半也是优质网页。一个网页要想拥有较高的PR值的条件：有很多网页链接到它有高质量的网页链接到它PageRank 一般定义的想法是在基本定义的基础上导入平滑项。"""使用PageRank的基本定义求解PageRank值要求有向图是强联通且非周期性的。
[译] 用 Python 实现马尔可夫链的初级教程
weixin_33752045的博客
09-30 9577
原文地址：Markov Chains in Python: Beginner Tutorial 原文作者：Sejal Jaiswal 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：cdpath 校对者：jianboy, Kasheem Lew 学习马尔可夫链及其性质，了解转移矩阵，并用 Python 动手实现！ 马尔可夫链是通常用一组随机变量定...
python马尔科夫链
yggdrasil0117的博客
11-14 421
可以看出，尽管这次我们采用了不同初始概率分布，最终状态的概率分布趋于同一个稳定的概率分布[0.625 0.3125 0.0625]， 也就是说我们的马尔科夫链模型的状态转移矩阵收敛到的稳定概率分布与我们的初始状态概率分布无关。如果我们得到了这个稳定概率分布对应的马尔科夫链模型的状态转移矩阵，则我们可以用任意的概率分布样本开始，带入马尔科夫链模型的状态转移矩阵，这样经过一些序列的转换，最终就可以得到符合对应稳定概率分布的样本。改变初始概率分布：现在我们用[0.7,0.1,0.2]作为初始概率分布。
python：马尔科夫链
spiritqi的博客
11-14 3421
马尔科夫链（Markov chains）是一种非常常见且相对简单的统计随机过程，从文本生成到金融建模，它们在许多不同领域都得到了应用。马尔科夫链在概念上非常直观且易于实现，因为它们不需要使用任何高级的数学概念，是一种概率建模和数据分析的经典方法、是一类重要的随机过程，它的状态空间是有限的或可数无限的。经过一段时间系统从一个状态转到另一个状态这种进程只依赖于当前出发时的状态而与以前的历史无关。马尔可夫链有着广泛的应用，也是研究排队系统的重要工具。
python之马尔科夫链（Markov Chain）
qq_42244167的博客
12-08 2243
并且对于任意时间步 nn，都有 P(Xn+1=j)=∑iP(Xn=i)⋅P(Xn+1=j∣Xn=i)P(Xn+1​=j)=∑i​P(Xn​=i)⋅P(Xn+1​=j∣Xn​=i)，其中 P(Xn=i)P(Xn​=i) 表示在时间步 nn 处于状态 ii 的概率，那么向量 ππ 就是该马尔可夫链的稳态分布。马尔可夫链（Markov Chain）是一种随机过程，具有“马尔可夫性质”，即在给定当前状态的条件下，未来状态的概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。稳态分布的存在性和唯一性取决于具体的马尔可夫链。
python实现马尔科夫链
weixin_45570158的博客
05-15 676
此外，这个简单的实现假设马尔科夫链是离散的、有限的和时齐的。对于更复杂的马尔科夫链（例如连续的、无限的或非时齐的），可能需要更复杂的实现方法。在这个例子中，定义了一个有3个状态的马尔科夫链（A, B, C），并给出了从每个状态转移到其他状态的概率。然后，我们编写了一个函数来模拟马尔科夫链的随机行走，并打印了前10步的状态序列。马尔科夫链是一种随机过程，其中未来状态仅取决于当前状态，而与过去状态无关。首先，我们需要定义转移概率矩阵，它是一个二维数组，表示从当前状态转移到其他状态的概率。
python声纹识别_声纹识别（说话人识别）
weixin_39662611的博客
12-08 8567
声纹识别声纹识别，生物识别技术的一种，也称为说话人识别，有两类，即说话人辨认和说话人确认。声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。声音特征1、语音的特殊性。发音器官分为声门上系统、喉系统、声门下系统，每个人都有自己的一套发音器官，它们的形态、构造各有差别，每次发音需要众多发音器官相互配合、共同运动。这决定了语音的物理属性(也称语音四要素)：音质、音...
备战2024数学建模国赛（模型三十）：遗传算法 优秀案例（四）多无人机对组网雷达的协同干扰
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08-27 564
马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群算法、蒙特卡洛模拟、聚类模型、线性规划、粒子群算法、神经网络、相关系数、灰色预测、灰色关联分析、模糊综合评价、模拟退火、时间序列ARMA、方差分析支持向量机、插值、排队论、拟合模型、微分方程、层次分析法、小波分析、多元回归、图论floyd算法、图论Dijkstra模型、因子分析、动态规划、博弈论、决策树、典型相关分析、元胞自动机、主成分分析、TOPSIS法。雷达和无人机连成的空间直线相交，以空间直线的距离为优化目标，虚假目标航迹点为。迹点和雷达间的连线。
PyMarkovChain:python中的马尔可夫链！
05-04
Python Markov链项目 这只是我在Python中实现markov链的过程中所做的一个有趣的小项目。 这样做的目的是为IRC或其他消息传递服务提供一个可跟踪用户使用的单词并自动生成与每个用户相似的消息的机器人。 来自数学
基于Python语言的马尔科夫链模型的算法设计与实现.pdf
06-29
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Python-PyMC是一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样工具拟合算法的Python库
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PyMC是一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样工具拟合算法的Python库。PyMC的灵活性及可扩展性使得它能够适用于解决各种问题。
引入补偿采样和平滑算子的概率集群优化算法
01-14
<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>探讨一种新颖的分布式多智能体优化算法及其在求解约束优化问题上的实现方式. 通过分析该算法在有限<br>采样数下寻优能力所受到的影响, 提出在迭代优化过程中引入补偿采样机制和平滑算子的改进方案, 在保留原算法<br>优点的基础上提高了采样过程对决策空间的覆盖度, 增强了方法的全局和局部邻域搜索能力. 实验结果表明, 引入补<br>偿采样和平滑算子后的概率集群优化算法在收敛速度、解质量和稳定性等方面均得到了明显改善.</body></html>
python 马尔科夫链_简单易学的机器学习算法—马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC
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对于一般的分布的采样，在很多的编程语言中都有实现，如最基本的满足均匀分布的随机数，但是对于复杂的分布，要想对其采样，却没有实现好的函数，在这里，可以使用马尔可夫链蒙特卡罗(MarkovChain Monte Carlo,MCMC)方法，其中Metropolis-Hastings采样和Gibbs采样是MCMC中使用较为广泛的两种形式。MCMC的基础理论为马尔可夫过程，在MCMC算法中，为了在一个指定...
python 实现markov chain马尔可夫链算法
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10-08 1557
马尔可夫链（Markov Chain）算法是一种基于概率的随机过程模型，用于描述状态之间的转移规律。定义与特性定义：马尔可夫链是指具有马尔可夫性质的随机过程，即未来的状态只依赖于当前的状态，而与过去的状态无关。这种性质称为无记忆性或马尔可夫性质。关键元素：状态空间：系统可能存在的所有状态的集合。转移矩阵：表示状态之间转移概率的矩阵，矩阵的元素PijP_{ij}Pij​表示从状态iii转移到状态jjj的概率。初始状态分布：系统在时间开始时各状态的概率分布。工作原理。
python之马尔科夫链及转移矩阵---详细介绍及代码说明
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一、提出问题 马尔科夫链和转移矩阵是什么？马尔科夫链是如何生成的？以及如何使用？下面我来详细介绍！ 二、马尔科夫链和转移矩阵的介绍 1、马尔科夫链(Markov chain)概述 机器学习算法中，马尔可夫链在时间序列模型广泛的应用。主要思想是不管初始状态是什么，只要状态转移矩阵不发生变化, 最终状态始终会收敛到一个固定值, 这种无记忆性叫马尔科夫属性。公式为： 2、转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是用概率表示。其值非负，并且各行元素之和等
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用python程序验证马尔科夫链形成过程，注意代码讲解与简洁，原理我暂时没时间搞，先留着； 最后更新：2020年7月9日，代码优化，添加注释；
使用 Python 进行马尔可夫链职业路径建模
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通过学习原始文本中词语之间的转移概率，我们可以使用马尔可夫过程生成新的“随机”文本。在这里，我们将探讨如何使用Python实现马尔可夫链算法，以生成随机文本。本文简要介绍了马尔可夫链算法的基本思想和 Python 的实现过程，以及如何使用马尔可夫链生成随机文本。这只是马尔可夫链算法的一个基础应用，马尔可夫链还广泛应用于其他领域中，如信号处理、图像处理等。如果你感兴趣，可以尝试在其他文本数据上训练马尔可夫链，生成更多样化的文本。使用已构建好的模型，从初始状态开始，依据转移概率生成新的文本。
生成灰色-马尔科夫链代码
05-17
生成灰色-马尔科夫链的代码如下所示： ```python import numpy as np def GM11(x0): """ 灰色预测模型GM(1,1)的Python实现 """ x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 z1 = z1.reshape((len(z1), 1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Yn = x0[1:].reshape((len(x0) - 1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Yn) return (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(1, len(x0) + 1)) - (x0[0] - b / a) * np.exp(-a * np.arange(len(x0))) def Markov(data): """ 根据灰色预测结果生成马尔科夫链 """ delta = np.max(data) - np.min(data) p = np.zeros((delta+1, delta+1)) for i in range(len(data)-1): p[int(data[i+1])-int(data[i])][int(data[i])+1] += 1 for i in range(delta+1): if np.sum(p[i,:]) != 0: p[i,:] /= np.sum(p[i,:]) return p ``` 其中，`GM11` 函数实现了灰色预测模型GM(1,1)的计算，`Markov` 函数则根据灰色预测结果生成马尔科夫链。具体使用方法可以参考下面的示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据 x0 = np.array([23, 26, 30, 34, 37, 40, 43, 46, 49, 53]) # 使用灰色预测模型计算预测值 x1 = GM11(x0) # 根据预测值生成马尔科夫链 p = Markov(x1) # 打印预测值和马尔科夫链 print('预测值：', x1) print('马尔科夫链：', p) # 绘制预测值和原始数据的对比图 plt.plot(x0, 'b-o', label='原始数据') plt.plot(x1, 'r-o', label='预测数据') plt.legend() plt.show() ``` 执行上述代码可以得到预测值和马尔科夫链的结果，并且绘制了预测值和原始数据的对比图。
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