【问题标题】:Adjusting weights for evaluation function调整评估函数的权重
【发布时间】:2011-03-21 11:29:12
【问题描述】:

我为 connect-4 编写了一些 AI。我想调整某些评估函数的权重。我的时间和硬件有限,所以我的问题是:根据使用较低深度搜索获得的结果执行“训练”和调整权重的评估质量是否非常糟糕? AI 必须稍后在它有更多时间的情况下发挥其最佳性能,从而可以在更深层次搜索游戏树?

【问题讨论】:

  • 我认为“一些 AI”是指极小极大算法?
  • 是的,抱歉,MiniMAx 带有 Alpha-Beta 修剪、迭代加深和排序移动,在先前深度的评估值之后移动。
  • 您能否更详细地解释一下您的评估函数是如何工作的以及“权重”是什么。 “培训”是什么意思?
  • 仍然感兴趣,尽管调整为时已晚。我在游戏区搜索某些模式。每个图案都有一个权重。通过训练,我的意思是调整这些权重,使 AI 发挥尽可能强的作用。

标签: artificial-intelligence minimax


【解决方案1】:

好吧,如果您的时间有限,则必须使用较低深度的搜索来调整权重。这与用于制作西洋双陆棋等游戏的时间差异学习的想法非常相似。也就是说,您可能想要使用强化学习的想法。时间差异是强化学习的一种方式。

【讨论】:

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