나는 16 진수 게임에 대한 Monte Carlo Tree Search를 기반으로 한 간단한 16 진수 플레이어를 개발했습니다. 이제 RAVE (Rapid Action Value Estimation)와 LGP (Last Good Repeating)를 사용하여 육각형 플레이어를 확장하고 싶습니다. 기사는 here과 here입니다. 여기있는 사람이 트리 검색
모든 경로를 루트에서 가장 낮은 하위까지 1 ~ 10 번씩 확장하는 트리를 통해 모든 경로를 요약하려고합니다. 내 함수는 모든 자식에게 재귀 적으로 이동하지만 노드의 목록을 만들고이 목록을 목록에서 만들려고 할 때 목록의 목록 목록 ...이됩니다. 내 문제는 결합 단계라고 생각합니다. 그러나 패턴 매칭 방법을 만들려고했지만 목록을 비교할 때 목록을 비교하고
A * 검색은 Arad, Sibiu 및 기타 반복 된 상태의 f 값을 다시 계산하는 것처럼 보입니다.이 노드는 이미 확장되어 닫혀진 상태이므로 수행하면 안됩니다. 그래서 나는 무엇을 여기에서 놓치고 있냐? 러셀과 노르 빅에서 (이미지 - 인공 지능는 이미지 :., 그게 무슨 자신의 F-값이 최적의 경로보다 더 때문에이 경우 는,이 노드가 확장되지 않습니다
현재 보드 게임에 AI를 쓰고 있습니다. Hex. 나는 Monte-Carlo-Tree-Search를 사용하여이를 구현하고 이미 구현하려고 시도했다. 그러나 인공 지능은 어리석은 (무작위) 동작을하고 왜 작동하지 않는지 알 수 없습니다. import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
/**
* Creat
나는 모델링 문제에 당분간 당황 스러웠다. 나는 어떻게 내가 "적절하게"그것을 core.logic에서 해결할 수 있을지 전혀 모르겠다 고 고백해야한다. 트리 (비순환 단 향성 그래프)와 정점이있는 경우, core.logic을 사용하면 lvar가 주어진 정점의 도달 가능한 정점이 될 수있는 목표를 어떻게 정의 할 수 있습니까? 나는 가능한 한 간단하게 뭔가
다음은 실제로 자식 노드를 트리 위로 발견하는 경우에도 올바른 자식 노드를 반환하지 않습니다. 그것은 발견 한 후에 아이를 떨어 뜨리는 것처럼 보입니다. 광고는 나무의 나머지 부분 만 계속 검색합니다. private Node<K, V> getNode(K key, ArrayList<Node<K, V>> children){
if (children ==
그래서 노드의 트리에 대해 Depth First Search를 구현했습니다. 각 노드는 문제의 상태를 캡슐화하고 아래의 메소드를 추가하여 확장을 통해 이동을 반복하지 않을 것임을 확인했습니다. 이전 노드에서 이미 체크 한 상태를 캡슐화 한 노드. 내 질문은 :이 방법은 어쨌든 알고리즘의 시간 또는 공간 복잡도를 변경합니까 아니면 여전히 DFS O (b^m)
파이썬에서 가장 효율적인 트리 검색 구현을 찾고 있습니다. 트리 검색에 길이 n의 시퀀스를 지정하고 브랜치가 이미 생성되었는지 감지해야합니다. 그렇지 않은 경우 브랜치를 생성해야합니다. 예 : I1 : 서열 1 0.89,0.43,0.28] 0.89 check
|
0.43 check
|
0.28 check(last
class TreeNode {
TreeNode parent;
TreeNode left;
TreeNode right;
// other data fields omitted - not relevant
}
두 개의 노드 p 및 q이 주어 졌으므로 가장 낮은 공통 조상을 어떻게 찾을 수 있습니까? (둘 다 매우 큰 나무에
POST를 수행하는 웹 사이트가 있는데 매개 변수가 저장되는 위치를 알고 싶습니다. 게시하기 전에 편집 해킹해야합니다. 스크립트는 거대하고 난독 화되어 있으므로 소스 코드를 읽는 것만으로 필요한 객체를 찾을 수 없습니다. this answer에서 JSON.prune으로 window을 직렬화하려고했습니다. 내가 필요로하는 문자열이 저장되어있는 찾을 때 사용하