这里写目录标题perfect-information game从博弈树得到收益表subgamebackward induction 反向推导一个值得思考的例子：另一个例子umperfect information extensive混合策略和行为策略（mexed and behavioral strategies)不完美信息博弈的求解 博弈树用于动态博弈（不是同时决定）。 博弈按照博弈的顺序和
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2023-09-28 14:41:33
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博弈树的搜索博弈树定义： 一类特殊的与或图 （本次讨论的博弈树都是“与或图”）应用范围： 下棋、故障诊断、风险投资基本搜索策略： 极小极大搜索（min-max）优化的搜索方法： α-β剪枝搜索 （剪枝） （搜索与生成同时进行）了解背景：（完全博弈问题）博弈问题特点： 双人对弈：轮流下，一人走一步。 信息完备：双方看到的信息一样 零和：双方利益冲突，对一方有利则对另一方不利。一般对节点N取一个估价函
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2023-09-24 18:27:13
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# Java 博弈树实现指南
博弈树是一种用于表示游戏中的决策过程的数据结构。通过博弈树，开发者可以评估不同的策略，并实现诸如棋类游戏（如象棋、围棋等）的智能算法。以下是实现 Java 博弈树的基本流程，以及每一步的详细说明和代码示例。
## 实现流程
首先，我们将整个实现流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
博弈树（game tree）是一种特殊的根树，它是人工智能领域一个重要的研究课题。博弈树可以表示两名游戏参与者之间的一场博弈（游戏），他们交替行棋，试图获胜。例如，考虑在 3×3 的九宫格棋盘上进行的“井字棋”游戏（tic-tac-toe）。最初，所有9个小方格都是空的（如下图(a)所示）两名游戏者A和B交替行棋——A选择一个空的小方格并写下符号×，而B则选择空的小方格写下符号〇首先使得
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2024-03-03 11:33:38
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博弈树-BIT下棋属于一种博弈游戏，博弈过程可以用树（博弈树）来表示。假设游戏由两个人（ A 和 B ）玩，开始由某个人从根结点开始走，两个人轮流走棋，每次只能走一步， 下一步棋只能选择当前结点的孩子结点，谁先走到叶子结点为胜。例如，对于下图所示的博弈树，若 A 先走，可以选 f ， B 若选 h ，则 A 选 j 胜。编写一程序，让计算机和人下棋。当计算机走下一步时，可以根据以下情况决定下一步：
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2023-11-02 14:05:47
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学了green博弈（V8称之为树链博弈）由于貌似网上没什么太多的中文资料。。所以窝就写一个。。（流下了不会英语的泪水 qaq给定一棵有树，A和B
原创
2022-08-31 17:57:01
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Python博弈树简介
博弈树是游戏理论中的一种重要工具，它通过树状结构表示不同决策可能产生的结果和相应的收益，通过简单的规则就能计算出最优策略。在应用Python实现博弈树的过程中，我们需要关注环境配置、依赖管理、安装过程及故障排查等多个方面。本文将详细讲解如何在Python环境中搭建一个博弈树解决方案。
## 环境预检
为了顺利构建Python博弈树解决方案，首先需要确认系统的环境要
对博弈树的理解 简单而言就是对每一步可能的结果进行分析 之后对当前步骤的下一步的所有可能结果进行分析而创建的树专业表示极大极小博弈树：极大极小博弈树是因描绘这种结构的一种简单算法而得名。我们来对ttt游戏的结果分配一下分值。如果叉（X）获胜，则分值为1。如果圈（O）获胜，则分值为-1。现在，叉将试图获得最大化的分值，而圈将试图最小化分值。于是，第一位研究此问题的研究者决定把游戏者叉命名为max，并
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2023-08-03 10:21:28
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1.首先我们把该博弈树的每一个节点标上w(对应于赢)、d(对应于和局)或者l(对应于输)。如果当前的棋局对应于标有w的节点，那么就存在一种策略可以担保棋手会赢；如果结点标的是d，那么除非对手失误，否则棋手最好的前景就是争取和局；如果节标的是l，那么棋手只好认输了，除非对手下错了棋。对一个节点标以w、d和l的过程，可以如下进行。我们的讨论从叶节点开始，每一个叶结点对应于一场棋赛的结束的终局。根据博弈
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2023-11-15 22:17:10
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即使满腹经纶，但没有好的口才来授课，也会让学生听得昏昏欲睡、不知所云呢！即使满腔热血，没有好的口才来凝聚共识，也会让这份理想温暖黯淡无光。但是，好的说话之道，也要有一颗赤诚的心、诚恳的情来润饰，否则，很难做到说好话、做好事、做好人的成果！——《爱读书的孩子，不会变坏 (宋怡慧 著)》0 引言 在智能过程中，搜索是必不可少的，是人工智能中的一个基本问题—— Nilsson。这是因为人工智能研究的主
头歌：博弈中的搜索（Python实现）第2关：极小极大算法（无剪枝）原理就不说了，头歌上面都有 注意事项 1.建树，建树的时候要注意Python中深拷贝和浅拷贝的区别，在很多赋值的地方都应该用深拷贝。还有就是递归建树。 2.核心minmax函数，这个也是递归，不得不说递归真的是一个好东西，人理解迭代 神理解递归。从博弈树的根节点开始向下递归，从叶子节点往回开始求最大值。 3.写这篇博客的目的，主要
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2023-11-11 17:51:53
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1. 算法原理1.1 博弈树博弈树针对的是二人零和博弈的问题，二人轮流行动，行动时令自己的优势最大。二人零和博弈有如下特点：确定性：二人的行动有多种选择，但最终的行动是确定的信息完备性：博弈双方知道当前局势（即空间状态）的全部信息零和性：一方的损失等于另一方的收益，二者得分相加恒为零由以上特点，我们可以构造博弈树。因为信息完备性和确定性，可以用博弈树的每个节点表示一个确定的状态，在动作后得到的新状
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2024-01-22 11:54:28
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题目1025 除数博弈爱丽丝和鲍勃一起玩游戏，他们轮流行动。爱丽丝先手开局。 最初，黑板上有一个数字 N 。在每个玩家的回合，玩家需要执行以下操作： 选出任一 x，满足 0 < x < N 且 N % x == 0 。 用 N - x 替换黑板上的数字 N 。 如果玩家无法执行这些操作，就会输掉游戏。 只有在爱丽丝在游戏中取得胜利时才返回 True，否则返回 false。假设两个玩家都
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2024-01-15 01:33:14
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文章目录前言一、题目二、使用步骤1.递归构建博弈树2.α-β剪枝算法3.博弈树可视化4.测试实例5.结果展示6.全部代码总结 前言使用Python编程实现博弈树的构建，实现利用MinMax方法补全博弈树缺失值，并结合α-β剪枝算法，实现博弈树的剪枝。实现了整体算法与博弈树的可视化。一、题目博弈树初始结构如下二、使用步骤1.递归构建博弈树代码如下：class Node(object):
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2023-11-29 13:40:48
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博弈与博弈树博弈博弈双方根据事先制定的规则，轮流交替在对应的棋局上做出自己的选择，然后根据规则判定那一方获胜。博弈树（一种特殊的与或树）目标：将当前棋局作为根节点，选出最有利于自己获胜的一步棋结构
节点：每一个节点代表一种棋局，总共有两种情况，一种是敌方走过，轮到我走；另外一种是我方走过，敌方进行选择。交替出现的与或节点：双方轮流走步，轮流扩展自己的节点终叶节点：我方获胜，节点可解敌方获胜，
Nim Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 1501 Accepted: 845 Description Let's play a traditional game Nim. You and I are seated
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2016-01-30 21:17:00
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先说说极大极小算法，是指给可能出现的所有状态赋予一个评估值，两个玩家通过计算不同下棋策略对应不同的评估值，来决定如何下棋。对于井字棋游戏来说，它的博弈树（各种走法组合形成的树）如下：Alice(MAX)下X，Bob(MIN)下O，直到到达了树的终止状态即一位棋手占领一行，一列、一对角线或所有方格都被填满。Utility指效用函数，定义游戏者在状态S下的数值。在这道题中，就是指：- 对于Alice已
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2024-06-08 19:51:32
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## 博弈树与五子棋
五子棋是一种简单而富有策略性的棋类游戏，玩家通过在一个19×19的棋盘上轮流放置自己的棋子，力争率先形成连续五个同色棋子。为了帮助玩家更好地理解五子棋的决策过程，我们可以用博弈树的概念来描述这个过程。在这篇文章中，我们将探讨博弈树的基本概念，并通过Java代码示例来展示如何利用博弈树实现五子棋的智能决策。
### 什么是博弈树？
博弈树是描述决策过程的一种树结构，其中每
# Java 深度学习强化学习博弈树入门
随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一个重要的研究领域，得到了越来越多的关注。强化学习在多个领域取得了显著进展，例如游戏、机器人控制及自动驾驶等。在本文中，我们将探讨如何通过 Java 结合深度学习技术创建一个强化学习模型，并尝试通过博弈树算法来解决问题。
## 什么是强化学习？
强化学习是
开篇：博弈是信息学和数学试题中常会出现的一种类型，算法灵活多变是其最大特点，而其中有一类试题更是完全无法用常见的博弈树来进行解答。 寻找必败态即为针对此类试题给出一种解题思路。特点：1、博弈模型为两人轮流决策的非合作博弈。即两人轮流进行决策，并且两人都使用最优策略来获取胜利。2、博弈是有限的。即无论两人怎样决策，都会在有限步后决出胜负。3、公平博弈。即两人进行决策所遵循的规则相同。&n
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2023-10-06 21:54:54
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