Tic Tac Toe with Reinforcement Learning 使用教程

Tic Tac Toe with Reinforcement Learning 使用教程

ttt-rl Reinforcement Learning example in C, playing tic tac toe 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tt/ttt-rl

1. 项目的目录结构及介绍

该项目是一个使用C语言编写的强化学习示例，用于训练一个神经网络玩井字棋。项目目录结构如下：

• LICENSE：项目的许可证文件，采用BSD-2-Clause协议。
• README.md：项目的说明文档，包含了项目的基本信息和如何编译运行。
• ttt.c：项目的主要源代码文件，包含了井字棋游戏的逻辑和神经网络的实现。

项目的核心是ttt.c文件，其中实现了井字棋游戏的规则、神经网络的结构以及强化学习的训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动是通过编译ttt.c文件生成的可执行文件来实现的。编译命令如下：

cc ttt.c -o ttt -O3 -Wall -W -ffast-math -lm

编译完成后，可以通过以下命令运行程序：

./ttt

默认情况下，程序会以命令行界面(CLI)的形式运行，首先会与一个随机对手进行150,000次游戏，之后会进入一个CLI界面供用户与训练好的神经网络对弈。

如果想要指定程序在与随机对手对弈之前进行更多次数的游戏，可以在运行时传入一个参数，例如：

./ttt 2000000

这样，神经网络会与随机对手对弈200万次游戏，通常情况下，经过足够的训练后，神经网络将能够达到几乎不败的水平。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有传统的配置文件。所有的配置都是硬编码在ttt.c源代码文件中的。以下是一些主要的配置：

• NN_INPUT_SIZE：神经网络输入层的大小。
• NN_HIDDEN_SIZE：神经网络隐藏层的大小。
• NN_OUTPUT_SIZE：神经网络输出层的大小。

这些配置定义了神经网络的结构。如果用户想要调整神经网络的大小，可以直接修改这些宏定义的值。

此外，还有一些其他的配置，例如奖励策略和学习率等，也都是直接在源代码中定义的。如果需要进行更复杂的配置调整，需要直接修改源代码，并重新编译程序。

ttt-rl Reinforcement Learning example in C, playing tic tac toe 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tt/ttt-rl