Вы можете рассматривать это как задачу оптимизации с неизвестным оптимальным решением. Затем вы можете использовать некоторую форму мета-эвристического алгоритма (например, генетический алгоритм, PSO), чтобы применять вариации к вашему ИИ, пока не будет найден оптимальный вариант. Интересно то, что эти алгоритмы могут не обязательно возвращать «лучшее», но все же полезно получить что-то лучшее, чем то, что у вас было раньше.
Обычно для метаэвристических алгоритмов требуется фитнес-функция, которая в основном сравнивает решения, чтобы найти наилучшее. В вашем случае вы можете использовать соотношение выигрышей и ничьих в качестве фитнес-функции. Достигнув соотношения 418/115, вы можете использовать его в качестве «базового уровня» для сравнения будущих решений.
К сожалению, я понимаю, что то, что я предлагаю, может быть слишком надуманным (вы можете искать что-то гораздо более простое) или слишком общим.
К сожалению, я не уверен в какой-либо статистике, которую вы можете использовать, чтобы убедиться, что она идеальна. Одна идея, которая у меня только что возникла, состоит в том, чтобы сделать предположение, что: - Идеальная игра ведет только к победе или ничьей.
Ваш рекурсивный алгоритм уже возвращает это. Теперь вопрос, можно ли увеличить количество выигрышей? Тогда можно сделать предположение, что: - Если оба игрока играют идеально, результатом всегда будет ничья (кошачья игра).
Основываясь на этом предположении и вместе с оценкой предыдущего предположения, это означает, что если ваш ИИ (назовем его Бобом) совершенен, в игре Боб против Боба результатом всегда должна быть ничья.
Я понимаю, что это по-прежнему не поможет вам увеличить количество побед (если это возможно), но предоставит еще одну метрику, которую вы можете использовать, чтобы, по крайней мере, гарантировать, что в игре Боба против Боба нет пограничного случая, когда является победителем (что означало бы, что ваш ИИ не идеален).
person
Alexandros Gouvatsos
schedule
28.01.2013
