一个简单的人工智能小游戏-划点游戏

失落夏天
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2019-08-23 05:38:07
Crossing-dot Game 划点游戏
两个玩家交替,在横的,竖的,或者斜的一条线上的划去一点或者多点,谁划最后一点谁输。
Players take turns to cross any number of dots that are on a horizontal, vertical, or diagonal line, Whoever crosses the last dot loses!

这个小游戏的网站:http://www.jamesliang.net/
点击后直接试玩。
下面是我写的一种解题的算法,简单的说就是遍历所有可能性,找到必赢的那种方式。用java写的,
文章地址:https://blog.csdn.net/AA5279AA/article/details/100042381
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的RL-Transformer模型,将强化学习控制器(RL)与Transformer编码器相结合,用于多变量时间序列预测。项目通过构建完整的数据预处理、模型设计、训练与验证流程,利用Transformer的自注意力机制捕捉变量间的长距离依赖关系,并引入强化学习实现模型参数的动态调整,提升预测精度与鲁棒性。模型架构包含四个核心模块:数据预处理、Transformer编码器、强化学习控制器和预测输出模块,支持并行计算与自适应优化,有效应对复杂时序数据的非线性依赖、误差积累和环境变化等挑战。文中还提供了关键模块的MATLAB代码示例,包括多头注意力、前馈网络、层归一化及策略网络实现。; 适合人群:具备一定深度学习与强化学习基础,熟悉MATLAB编程环境,从事时间序列预测、智能控制、工业数据分析等相关领域的研究人员与工程师;适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于金融、能源、交通、智能制造等领域的多变量时序预测任务;②实现模型自适应调节,提升长期预测稳定性;③探索深度强化学习与Transformer在时序建模中的融合方法; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习与强化学习工具箱进行代码复现,重点关注状态设计、奖励函数构建与模型联合训练策略,建议配合完整项目代码与GUI界面深入理解系统实现细节。

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