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私たちはlibGDXを使ってターンベースの戦略ゲームを開発しています。私たちは、ゲームをモバイルデバイスとブラウザで実行したいと考えています。ゲームのAIはかなり複雑な計算を実行しなければならない。これらの計算は、ゲームループをフリーズさせる。 libGDXは、GWT/Javascriptバックエンドのマルチスレッドをサポートしていないという問題があります。ゲームループを凍らせないで、これらの複雑

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モンテカルロツリー検索交互

誰でも明確な方法を教えてください（私はどこにも明確な例が見つからないため）MCTSアルゴリズムは2番目のプレーヤーを繰り返します。私はちょうどそれが例えばP1の移動ごとに再生されているように見えると思われるすべて。私は1つのエージェントの手順を理解していますが、P2をどこに配置するのかわからないことはありません。は基本的に私が期待する：各ITER用：選択ノードPlayer1が Playe

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Q-LearningでMinMaxツリーを使用するには？

Q-LearningでMinMaxツリーを使用するには？私はQ-Learningを実装したいと思っています.4人のエージェントを接続して、MinMaxツリーを追加すると役立ちます。

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ボードゲームAIを作るテクニックは、互いに競争していますか？

特定のボードゲーム用に複数のAIプログラムがあり、すべてが異なる言語で実装され、人間の仲介なしに互いに競争したいと考えているとします。私はこれについてどうやって行くのですか？は私が共通のアーキテクチャがありますなど、これはAIの研究者、愛好家、ゲームプレイする競技のための共通の問題であることを想像しますか？おそらくAIは別々のプロセスとして実行され、ソケットを介して中央の「ボード」プロセスと通

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ゲームプログラミングai：プレイヤーを見つけるために壁をスケーリングしますか？

私はしばらくこの人工知能の方法に取り組んできました。壁がプレイヤーへのパスをブロックしていた場合、敵が行く可能性がある方向ごとに基本的にintがあります。ほとんどの場合、これは機能しません。ときには、敵が突き当たりません。それ以外の時間には、壁にはっきりとした空白が残っています。私は自分のコードをつけるつもりですが、それがあまりにも非効率であるか、それを解決する方法ではない場合、私は自分のアプロー

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人工知能ライブラリ

私は、ゲームで有用な人工知能アルゴリズムのCおよびC++実装を探しています。私が最も興味を持っているのは、強化学習アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークです。しかし、他の人も興味深いです。私はdlib.netという非常に魅力的な機械学習アルゴリズムを持っていますが、これらは特にゲーム向けには見えません。私が使用できるライセンスは、Boostソフトウェアライセンス、Zlib/L

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ゲームAIの遺伝的アルゴリズムにおけるフィットネス機能アルファ

私はAlpha-Beta Pruningを使用してGomoku（5行で）AIを作成しました。それはあまりにも愚かなレベルで動きます。まず、Alpha-Betaアルゴリズムのグレーディング機能をぼんやりと説明しましょう。ボードを入力として受け取ると、最初に石の繰り返しがすべて検出され、長さによって決定される脅威としての有用性に応じて4つの可能な値の中からスコアが付けられます。そして、すべての反復ス

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行動ルールのセットを保存するには？

私はこのアイデアを頭に入れて、プレーヤーがボットを作成してその動作を定義するゲームを作成します。ボットはオープンワールド（非常に単純なもの）に送られ、できるだけ長く生き残らなければならない。現在、私は正しいデータ形式を理解しようとしています。このデータ形式では、動作定義を保存します。何かアドバイス？この動作は、条件とアクションの単純なセットとして定義する必要があります。私は内部ノードが条件とな

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小さなゲームでのニューラルネットワークの基礎の理解

私は単純なゲームをPythonで簡単に実装しています。ゲームは単純なルールがあります。 2選手が互いに対戦する全てのプレイヤーは、プレイヤーのラウンド10枚のカード各同時にカードをプレイ高を果たしたプレーヤーを持っていますカードがラウンドに勝つ残っているカードがなければ、最も勝ったラウンドのプレーヤーが勝利するは、今私は、init-機能、chooseMove-機能（ここであなたは敵が最

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4行（connect4）ゲームでMinMaxを実装して使用する

4行（またはconnect4または4つ）のゲームでMinMaxアルゴリズムを実装しようとしています。私は考えていると思います。ボードのツリーをある深さまで構築し、評価してスコアを返してから、それらのスコアの最大値を取るだけです。したがって、aiChooseCol()は、MinMax()を呼び出してすべての可能な列のスコアをチェックし、最大スコアの列を返します。今私は確信していませんでしたが、