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            關于預測樹:
            同事做了個demo,演示了這個預測樹。感覺復雜的ai可能評分有點難(比如說團隊合作之類的游戲,當然棋類游戲的話可以很容易使用這種方式).
            主要用了兩個表: 評估表和評分表
            每次預測時先產生一個根結點(帶當前局面S(Situation)),并開始處理根結點
            1. 
               依賴于全局評估表根據當前局面S產生可能的決策D(decision)(它有自己的局面S,在決策處理時進行刷新);
            2. 
               遍歷決策D列表模擬每一個決策的前瞻處理(并刷新當前決策下的局面S);
               在每一個決定處理完后又回到第1.步產生可能的新的決策列表以及對應的局面(模擬有深度限制),
               當模擬深度結束時使用全局評分表對每個決策的新局面進行評分。把評分累積到父結點。
               最后選擇評分最高的決策作為下一步行動。(決策翻譯成命令并發(fā)送)
            posted on 2012-09-24 17:29 flipcode 閱讀(316) 評論(0)  編輯 收藏 引用
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