人工智能遗传算法（最新成果）
2010-03-12 13:03 Tedi 阅读(568) 评论(0) 编辑 收藏 举报今天，欣喜的一个晚上，我和吴胜兰（他的网站：www.jadesoul.cn非常美观！）一起商量如何把遗传算法应用到黑白棋中。我们讨论了很多种方法，比如写个万能函数f(g,p)=ap+bp2+cp3……+hg+ig2……总之万能方程非常的复杂，包括幂运算等，而且为不失一般性，系数a，b取值都是无穷大的，那么根本就没办法用二进制进行编码，所以想到这点，这个方法也就舍去了。此外还想到了用数据库记录格局的信息，格局估计有上百万种，信息量相当巨大，虽然可以进行优化，但是实际效果不明显，所以这种方法也舍去。问题的关键就是如何确定适应度函数，经过反复的尝试，以及平时看了一些相关的知识，我们提出了这样一个想法：不妨令f(x)=am+bn+…… 这里a,b为系数，m为稳定子估计值，n为不稳定值估计值，此时很容易可以这样定义a和b，a,b都在[0，1]这里编码就非常容易，可采用8位或者16位进行编码，精度为10的8次方和10的16次方，利用遗传算法求最优值，所得的结果和父代进行对弈，如能战胜父代则选择子代，这样一代代遗传操作，最后就能得到一个稳定的a，b值，使得子代的胜率最高，而且这个胜率在以后子代也是稳定的，这样适应度函数就确定下来了，那么黑白棋的遗传算法也就应运而生。现在还需要解决的问题是程序之间相互对弈，可以制定协议通讯（现在正在开发。。。）。很难想像结果会是怎么样？是非常智能还是比较弱智？期待ing，加油！未完。
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