2048 AI

这个2048在市场上是独一无二的。我们使用各种算法为经典的2048益智游戏 (A。I.) * 由AI重新定义 * 我们使用了许多流行的算法，包括蒙特卡罗树搜索 [a]，期望最大搜索树 ，循环深度优先搜索 [c] 和强化学习 [d]。 [a] 蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 是2006年Go的发明者提出的一种搜刮算法。它广泛用于国际象棋游戏，包括2048游戏。MCTS根据当前游戏状态 (某些iddf) 计算最优解 期望最大搜索树 (Expectimax) 是minimax算法的一种变体，这增加了一个 “机会” 例程。此算法通常用于具有随机行为的游戏中，因此扫雷 (地雷的随机位置)，(鬼魂的随机运动) 和此2048游戏 (新正方形的随机外观) [c] 循环深度优先搜索 (IDDFS) 是DFS搜索算法的一种变体，其搜索最大深度缓慢增加。与BFS一样，IDDFS保证了最佳解决方案，但使用了更多的内存空间。此2048 AI算法使用多种启发式奖励 (或惩罚) 来计算最佳下一步 [d] 强化学习 (RL) 基于机器学习 (ML) 模型来计算动作 (或决策)，目的是累积奖励。这个2048 AI算法不直接使用代码来表示游戏的游戏玩法。也就是说，没有人类概念的AI的好方法，而是自发地 “学习” 如何玩游戏!