Questions tagged «board-games»

此问题是从“数学堆栈交换” 迁移而来的，因为可以在“计算机科学堆栈交换”上回答。 迁移 6年前。 Dominosa是一个相对较新的益智游戏。在 网格上播放。在游戏开始之前，将多米诺骨牌 放置在网格上（构成完美的平铺） ）。在下一步中，将隐藏多米诺骨牌，仅保留数字。游戏的目的是恢复多米诺骨牌的原始排列。您可以在这里玩游戏：http : //www.puzzle-dominosa.com/：（0 ，0 ），（0 ，1 ），... ，（Ñ ，Ñ ）（n + 1 ）× （n + 2 ）(n+1)×(n+2)(n+1)\times(n+2)（0 ，0 ），（0 ，1 ），... ，（Ñ ，Ñ ）(0,0),(0,1),…,(n,n)\left(0,0\right),\left(0,1\right),\ldots,\left(n,n\right) 规则： 规则很简单。您必须找到网格上所有多米诺骨牌的位置。多米诺骨牌是一对数字。每对中只能有一个。 我有一些多项式算法可以解决难题的一小部分。我还可以证明典型的Dominosa网格至少具有解决方案。2ñ2+ o （n ）2n2+o(n)2^{\frac{n}{2}+o\left(n\right)} 是Dominosa NP-Hard吗？

26 complexity-theory  np-hard  board-games  tiling 

在某些（历史）论文中，国际象棋被称为人工智能的果蝇。尽管我认为在当前的研究中，仅应用搜索算法最多只能算是高级计算机科学，但我相信仍然存在可以应用（和实践）人工智能技术的领域。 一个简单的例子是开书学习，因为该程序不适合某些类型的职位，因此可以教该程序在开场中使用还是不使用某些动作。我们可以使用一种强化学习的形式并将其自动化：我想我可以对自己进行编程，并增加赢得线路的可能性并降低失去线路的可能性。 更为复杂的示例是使用一种学习评估功能（例如，可以调整块平方表的值）。但是，我在想： 由于存在大量实际位置（相对于实际的打开线的数量）而产生了所有噪音 以及计算机国际象棋游戏的成本（持续时间）以及玩游戏的需求。 如何才能有效地做到这一点？（或者我应该看看其他技术，例如神经网络。）

19 artificial-intelligence  board-games 

我正在寻找一种有效的算法，该算法可让我在分布式体系结构上使用alpha-beta修剪来处理国际象棋的minimax搜索树。我发现的算法（PVS，YBWC，DTS见下文）都已经很老了（1990年是最新的）。我认为自那时以来已经有了许多实质性的进步。目前该领域的标准是什么？ 另外，请指出白痴对DTS的解释，因为我从阅读的研究论文中无法理解它。 上面提到的算法： PVS：原则变化分裂 YBWC：青年兄弟等待概念 DTS：动态树拆分 全部都在这里讨论。

19 algorithms  distributed-systems  board-games 

我目前正在阅读有关机器学习的文章，并想知道如何将其应用于玩Connect Four。 我目前的尝试是使用S型函数模型和“一对多”方法的简单多类分类器。 在我看来，输入要素必须是7x6 = 42网格字段的状态（播放器1的光盘，播放器2的光盘为空）。 输出将是放入光盘的行数。因为这是1到7之间的离散数字，所以我认为可以将其视为多类分类问题。 但是，如何生成可用于监督学习的培训示例？ 主要目标是赢得比赛，但是除了最后一回合，每次比赛的结局显然都不为人所知。如果我只让两个随机决定做什么的玩家互相对抗数千次，那么简单地将每一轮胜利者的所有回合作为训练示例就足够了吗？还是我必须以完全不同的方式来做到这一点？ 编辑：根据评论中的建议，我读了一些关于强化学习的知识。 据我所知，Q-Learning应该可以解决问题，即我必须近似当前状态的函数Q，并采取行动使其成为从该状态开始的最大累积奖励。然后，每个步骤将是选择导致Q最大值的动作。但是，此游戏有太多状态要执行此操作，例如作为查找表。那么，对这个Q函数建模的有效方法是什么？

14 machine-learning  board-games 

有一个经典的益智书籍游戏，与填字游戏非常相似，不同之处在于给出了单词列表，然后给出了由单位正方形组成的正方形板，其中一些正方形像填字游戏一样被涂黑，并且一些方块中已经预先写了一个字母。目的是将列表中的每个单词一次性写入拼图中一次，其中每个单词在水平（从左到右）或垂直（自上而下）被写入未涂黑的连续方块中，并且在您写入一个单词时，字词结尾两侧的两个正方形必须涂黑或从黑板上除掉。同样对于预先写成某些方块的字母，与这些方块重叠的单词也必须遵守预先写好的字母。ñ× NN×NN \times N 现在，如果我们假设单词的大小是固定的，那么我们将决定是否可以使用列表上的每个单词，一次且仅一次NP完全问题，如果董事会的边长是不固定？

10 complexity-theory  np-complete  board-games