下棋之一剑封喉

春节期间和老爸下了盘。虽然开局不利,被老爸打的满地找牙。但最后还是抓住战机,一剑封喉。感觉赢得不是很光彩,不管怎样,依旧赢了。坚持是一个原因,或许结局很难看。但是只要坚持,就有可能有杀敌制胜的机会。但是如果缴械,那就一点希望也没有了。感觉很类似圣斗士星矢,每次打的都快挂掉了,然后小宇宙爆发,来个钻石星辰拳,敌人就挂了。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
作为AI,我可以给你一些提示来实现一个智能下棋的Python程序。 首先,你需要定义一个棋盘类,它应该包括棋盘的大小、当前局面、可以下棋的位置等信息。 然后,你需要定义一个AI类,它应该有一个evaluate函数,用于评估当前局面的优劣,还应该有一个minimax函数,用于实现minimax算法,以选择最佳的下棋位置。 在AI类中,你还需要实现一些常用的剪枝算法,如Alpha-Beta剪枝、Negamax剪枝等,以提高程序的效率。 最后,你需要编写一个主程序,用于控制游戏的流程,包括棋盘的初始化、玩家和AI的交替下棋、判断游戏是否结束、输出游戏结果等。 下面是一个简单的示例代码: ```python class Board: def __init__(self, size): self.size = size self.board = [[0 for _ in range(size)] for _ in range(size)] self.valid_moves = [(i, j) for i in range(size) for j in range(size)] def make_move(self, move, player): self.board[move[0]][move[1]] = player self.valid_moves.remove(move) def unmake_move(self, move): self.board[move[0]][move[1]] = 0 self.valid_moves.append(move) class AI: def __init__(self, board, player): self.board = board self.player = player def evaluate(self): # TODO: 实现评估函数,返回当前局面的得分 def minimax(self, depth, alpha, beta, maximizing_player): if depth == 0 or self.board.valid_moves == []: return self.evaluate() if maximizing_player: max_eval = float('-inf') for move in self.board.valid_moves: self.board.make_move(move, self.player) eval = self.minimax(depth - 1, alpha, beta, False) self.board.unmake_move(move) max_eval = max(max_eval, eval) alpha = max(alpha, eval) if beta <= alpha: break return max_eval else: min_eval = float('inf') for move in self.board.valid_moves: self.board.make_move(move, 3 - self.player) eval = self.minimax(depth - 1, alpha, beta, True) self.board.unmake_move(move) min_eval = min(min_eval, eval) beta = min(beta, eval) if beta <= alpha: break return min_eval def get_best_move(self, depth): best_move = None max_eval = float('-inf') for move in self.board.valid_moves: self.board.make_move(move, self.player) eval = self.minimax(depth - 1, float('-inf'), float('inf'), False) self.board.unmake_move(move) if eval > max_eval: max_eval = eval best_move = move return best_move def main(): board = Board(3) ai = AI(board, 1) while True: # 玩家下棋 move = input("Enter your move (row, col): ") board.make_move(move, 2) # AI下棋 move = ai.get_best_move(3) board.make_move(move, 1) # 判断游戏是否结束 # 输出游戏结果 ``` 注意,上面的代码只是一个简单的示例,还需要根据具体需求进行修改和完善。
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