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我问这个问题的动机是我在图数据集上使用机器学习发现了一个有趣的问题。有关于这个主题的论文。例如,“从有向图上的标记和未标记数据中学习”(Zhou、Huang、Scholkopf)。然而,我没有人工智能或机器学习的背景,因此我想在从事任何科学工作之前为更广泛的受众编写一个较小的程序。
几年前,我编写了一款名为 Solumns 的游戏。它是经典世嘉游戏《Columns》的邪恶变体。灵感来自bastet ,它会暴力破解对玩家不利的颜色组合。很难。
我想改进它的人工智能。我认为游戏空间(彩色 block 网格、列位置、列颜色)比属性列表更适合图形结构。如果是这样的话,那么这个问题就和我的研究问题类似。
我正在考虑使用以下高级计划来解决此问题:
为了构建玩家机器人,我想我可以使用暴力来计算样本空间。然后使用机器学习技术(例如用于构建随机森林的技术)来创建某种决策者。
构建AI对手是我最困惑的地方。
具体问题:
额外信息:
您可以获得 original game here 的源代码
最佳答案
我不会在这里进行机器学习。看看玩游戏的人工智能。
您有一个由两个不对称玩家组成的对抗性游戏(例如围棋):
我可能会从蒙特卡罗树搜索开始。
关于graph - 使用机器学习改进益智游戏人工智能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26180218/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!