AI算法迭代

㈠ 四子棋的AI算法求助，悬赏500一分不少

我写过五子棋程序，也思考过棋类程序的算法，希望能给楼主参考

双方对弈棋类算法，其基本思想就是人工智能中关于 最小-最大问题 的 alpha-beta 剪枝，楼主可搜索一下，这个随便一本人工智能书里都有讲。

下面就是具体程序中该如何实现其思想

一般都要先有一个招法生成器，用于给出当前局面下所有可走的行棋可能。对四子棋来说就相当简单了，只要看一下每一列，只要未满即可。
然后要有一个局面评估函数，大体评价下双方局势的分数。此函数尽量简单能反映优劣即可，因为后面的 alpha-beta 算法要大量调用此函数
最后实现 alpha-beta 的算法，采用迭代加深的广度优先搜索能有效剪枝。(剪枝效率取决于前面的局面评估函数，如果评估函数能非常准确的估值，那么将会大大减小搜索范围，但复杂的评估函数又会增加开销，这是一个两难的抉择)

不过对于四子棋由于非常简单，楼主也可以尝试仅用简单的广度优先搜索。按每个局面 7 列只有 7 种走法来算，5步深的全搜索也只有 1 万多种情况。对一般人来说5步深也足够强了。不满意的话再考虑上面的正统算法。

然后是一点小技巧，关于棋盘的存储和运算，尽量采用位棋盘和位运算来完成，多利用位运算的并行性来提高效率

这里毕竟字数有限，如果还想更深入了解的话推荐来这里看看：http://www.elephantbase.net/computer.htm
一个相当好的棋类算法网站
虽然是讲象棋的，但基本思路都一样，绝对能学到很多东西。

㈡ 人工智能算法弄出来的新发明，专利到底算谁的

专利是属于申请专利的那个人的了，下面我们来看看都有哪些人工智能算法：
一、粒子群算法
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法。

粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
二、遗传算法
遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

㈢ 如何看待ai技术在航天事业中的应用

探月工程首任首席科学家欧阳自远就AI技术在中国航天的应用发表观点。他在对谈中表示，人工智能以后必然会越来越多的渗透到、利用在航天技术方面，使航天技术拥有更精确的感知能力和更简便的控制能力。而且快速的能够实现目的。我认为中国的深空探索已经取得巨大的成就，未来AI一定会与航天事业深度融合，发挥巨大的作用。

二、总结

总的来说，各个领域都在积极探索AI技术的潜力，并利用人工智能应用于航空领域智能化、保障航空安全、提高运营效率等多个领域之中。虽然目前从技术层到应用端，都存在很多问题和风险，但可以预见，日趋成熟的AI将会为航空事业带来真正意义上的变革。

㈣ 人工智能算法有哪些

人工智能算法有：决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫。

㈤ 人工智能中的算法种类

SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

㈥ ai tank用迭代的算法打击摆动型机器人 求大神代码 谢谢谢谢谢谢谢啦

TANK有专门的TANK机器人 你让一个DPS去T是不可能的 玩家BOT机器人 只有一个
Single Player Project是可玩性不错的 机器人AI等等都比较完美 机器人也不要自己建立小号什么的 直接随机刷新在世界 不过这个端比较吃配置 还有据说1334wow这个端的机器人AI不错 但是属于自己建小号类型 还是太麻烦。至于服务端嘛 游戏藏宝湾找吧。

㈦ 关于AI算法工程师的自我修养如何理解

一位合格的AI算法工程师，首先要是一位合格的职场人，其次要是一位合格的工程师，最后才到AI算法工程师，具体需要具备以下能力：
1、合作能力
工程师在这过程中是重要的一环，但不是唯一的一环。甚至在复杂的系统中，工程师负责工作内部也是有诸多的上下游合作。能够站在上下游的立场和需求上思考问题，能理解不同角色的苦衷，这合作就已经成功了一大半了。
2、沟通能力
沟通的本质是在正确的时间点以正确的方式传达正确的信息。这其中的每一点都不是玄学，而是可以通过具体示例和训练来说明的，这里就不展开了。
3、展示能力
展示能力并不是堆砌复杂的辞藻，华丽的图表，而是清晰的逻辑与准确的措辞。其实严格来说展示能力的培养不一定要到工作之后才可以开始，抓住每一次做presentation的机会，甚至每一次组会的机会，不要害羞不要害怕，相信在入职的时候你就已经比同期的同学强一截了。
4、项目中的全局观
以项目目标为指挥棒，而不是自顾自地考虑所谓高大上的技术方案。用最简洁的技术解决问题这恰恰是内功的体现。
5、定义问题的能力
在解决问题之前，我们要先考虑清楚这个问题的输入输出是什么?和已有的通用问题区别是什么?有什么样的先验知识可以利用优化问题或者简化问题?来自产品的问题是怎样抽象成一个严谨的描述?准确地想清楚要做什么事情项目就已经成功了大半。
6、独立解决问题的能力
这并不是指一位同学具体解决问题的技术能力如何，而是在解决问题的过程中，你的leader和同事需要花费多少精力。管理成本越低的同学，在解决问题过程中需要的指导精力越少。理想状况下只需要leader交代清楚要解决的问题，便可在解决问题的过程中独立规划，自主沟通。如有困难，也可以整理好并及时主动提出需求。要达到这一点，其实是需要综合以上所有的能力。
7、优秀的实现能力
有优秀动手实现能力的同学都会占有巨大的优势，哪怕就算是算法不可行，实现能力强的同学也可以快速试错快速迭代。这样的能力无论何时在何团队都会是宝贵的。除此之外，实现能力不仅仅局限于写出来，写的快，还应该包括写得好，写得美。把代码写得简洁易于维护，可能并不会直接帮助到算法研发，但是从长期来说，这是在一个周期较长的项目中保持效率很重要的一点。
8、对前沿进展保持追踪
不同于做科研，算法工程师了解前沿的目的不一定是要在此基础上继续开拓创新，而是能对已有的技术深入理解，去伪存真，以便更好地在业务中为我所用。
9、扎实的计算机原理基础
相比于应试教育式的学习，更重要的是理解系统为什么被设计成了现在这个样子，在这样的过程中做了什么样的取舍，以及作为上层用户这样的取舍对算法设计意味着什么。

㈧ 人工智能用的编程语言是哪些

Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。

㈨ 游戏算法中的AI算法是指什么.AI是什么意思

游戏AI指的是游戏本身的性能(包括画面处理,动作处理等),就好象人有IQ一样,程序有的就是AI,就好比是程序的智商一样.