目录前言：题目与求解11.请将“田忌赛马”的博弈过程用策略式（博弈矩阵）和扩展式（博弈树）分别进行表示，并用文字分别详细表述。34.两个朋友在一起划拳喝酒，每个人有4个纯策略：杠子、老虎、鸡和虫子。输赢规则是：杠子降老虎，老虎降鸡，鸡降虫子，虫子降杠子。两个人同时出令，如果一方打败另一方，赢者的得益为1，输者的得益为-1，否则得益为0.请给出以上博弈的策略式描述并求出所有的纳什均衡。42.乙向甲索要1000元，并且威胁甲如果不给就与他同归于尽。当然，甲不一定会相信乙的威胁。请用扩展式表示该博弈，并找出其子博弈完美纳什均衡。前言：本篇博客解决一些博弈论题目，题号已标清。题目来自河北大学王亮老师的
文章目录1最大化攻击者/最小化防守者排序2置换表启发3杀手表启发4历史表启发历史表以及杀手表的维护初始化追加杀手表项清空杀手表启发式搜索的姿势千奇百怪，本文只讨论一下几种//搜索空间#defineSearch_Space_MVA0//最优价值攻击者[分数最大]#defineSearch_Space_MCP1//最优棋型#defineSearch_Space_MHT2//历史表排序#defineSearch_Space_MKT3//杀手表排序#defineSearch_Space_MT4//综合技术[MVA+MHT+MKT+置换表]#defineSearch_Space_FS5//第一手生成策略
智能优化算法应用：基于混沌博弈算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于混沌博弈算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.混沌博弈算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用混沌博弈算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感知半径与
一、前言人机博弈是人工智能的重要分支，人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果，而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法，它由Shannon在1950年正式提出。Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。Knuth等人在1975年优化了算法，提出了负极大值(negamax)概念，这一概念的原理本质上与极小化极大值算法并无不同，但是却不需要系统区分取极大值者和极小值者，使得算法更加统一。此外，Knuth等人也对alpha-beta剪枝算法的搜索效率进行了深入的研究，Pearl也在1982年证明了alpha-beta剪枝原理的最优性。二、极大极小值算法（
文章目录0引子1定义2实现0引子概念位棋盘（Bitboard）是一种在计算机程序中表示棋盘游戏状态的数据结构。它使用单个的二进制数字（bits）来表示棋盘上每一个可能的位置，使得棋盘的整个状态可以通过一个或几个长整型数字来表示。位棋盘应用于五子棋AI中有以下优势：优势空间效率：位棋盘使用二进制位来表示棋盘上的每个位置，这比使用一个字节或更多的数据结构要节省空间得多。计算效率：位棋盘允许棋盘游戏的程序使用位操作来快速处理游戏状态。做法常见的五子棋棋盘大小为15x15，最直观的表示就是一个二维数据。本文一开始使用的是QVector的数据，但是在分支因子为10的情况下只能搜索到4层左右，后面深度加深
1月18日，在国务院新闻办公室举行的2023年工业和信息化发展情况新闻发布会上，工业和信息化部信息通信管理局局长赵志国介绍，截至去年底，我国各类高质量APP在架数量已超过了258万款。赵志国表示，工业和信息化部高度重视用户权益和个人信息保护工作，持续推动提升信息通信服务能力和水平，切实维护用户合法权益。离上一个现象级的应用抖音出现已经过去了6年，那些曾经频繁上新移动应用的互联网大厂们，如今都按下了按停键。App市场万马齐喑，巨头创新不断，应用市场中小团队异军突起的时代仿佛一去不返。数据显示，自2019年起中国移动应用程序（App）数量逐年减少，2021年中国移动应用程序（App）数量为252万
【摘要】智能博弈领域已逐渐成为当前AI研究的热点之一，游戏AI领域、智能兵棋领域都在近年取得了一系列的研究突破。但是，游戏AI如何应用到实际的智能作战推演依然面临巨大的困难。综合分析智能博弈领域的国内外整体研究进展，详细剖析智能作战推演的主要属性需求，并结合当前最新的强化学习发展概况进行阐述。从智能博弈领域主流研究技术、相关智能决策技术、作战推演技术难点3个维度综合分析游戏AI发展为智能作战推演的可行性，最后给出未来智能作战推演的发展建议。以期为智能博弈领域的研究人员介绍一个比较清晰的发展现状并提供有价值的研究思路。【关键词】智能博弈 ; 游戏AI ; 智能作战推演 ; 智能兵棋 ; 深度强化
人工智能（AI）是研究如何使计算机和机器具有智能行为的学科，它涉及到多个领域和应用，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、自动驾驶等。人工智能的发展和应用，不仅给人类带来了便利和效率，也带来了挑战和风险，如数据安全、隐私保护、伦理道德、社会公平等。因此，如何理解和控制人工智能的行为和影响，是一个重要而紧迫的问题。博弈论是研究具有竞争或合作性的多人决策情形的数学理论，它可以用来分析和预测参与者的最优策略和可能结果，以及由此产生的社会福利和效率。博弈论的应用领域非常广泛，包括经济学、政治学、社会学、心理学、生物学、计算机科学等。博弈论的基本概念包括博弈、策略、收益、均衡等，它们分
重复博弈RepeatedGames日常生活中的大部分互动，是根本没有契约的，但是很多关系都有重复性，比如朋友之间的友谊、国与国之间的互动等都不需要契约来制衡，但是通常情况下，他们之间的合作是持久的。即使在商业上，契约也不一定是完全有用的。所以，我们需要某种方法形成一种模式，以便能使合作(/goodbehavior)持续下去。这就需要重复互动。【重复互动(RepeatedInteraction)】：在一个正在进行的关系中，对于将来奖励的承诺和未来惩罚的威胁，可能会为现在的好行为提供激励。【囚徒困境】案例：在最后一轮，相当于是一个一次性博弈，纳什均衡是(defect,defect)，而且没有了未来
文章目录一、极大极小搜索（MinimaxAlgorithm）二、α-β剪枝（Alpha-BetaPruning）三、解题技巧一、极大极小搜索（MinimaxAlgorithm）在零和博弈（有完整信息的，确定的、轮流行动的，两个参与者收益之和为0的博弈）中，双方都希望自己获胜，因此每一步都选择对自己最有利，对对方最不利的做法。假设我们是参与博弈的一方。我们用静态估计函数f(p)f(p)f(p)来估计博弈双方的态势：有利于我方的态势：f(p)>0f(p)>0f(p)>0有利于敌方的态势：f(p)f(p)0双方均衡的态势：f(p)=0f(p)=0f(p)=0显然，我方希望f(p)f(p)f(p)最大
