TAILIEUCHUNG - Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 8 - Trương Xuân Nam

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 8 Trò chơi đối kháng không xác định cung cấp cho người học những kiến thức như: Khái niệm không xác định; Lượng giá Minimax; Thuật toán Alpha-Beta; Các biến thể và phát triển; Rủi ro và thực tế. Mời các bạn cùng tham khảo! | TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Bài 8 Trò chơi đối kháng không xác định Nội dung 1. Khái niệm không xác định 2. Lượng giá Minimax 3. Thuật toán Alpha-Beta 4. Các biến thể và phát triển 5. Rủi ro và thực tế Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 2 Phần 1 Khái niệm không xác định TRƯƠNG XUÂN NAM 3 Phân loại trò chơi Chơi theo Thông tin lượt rõ ràng Chơi tự do Hai phía Trò chơi Thông tin tổng quát mờ Nhiều phía Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 4 Phân loại chiến lược chơi Số hình trạng ít Tính được trạng thái thắng- Số hình trạng nhiều thua KHÔNG tách được thành trò chơi con Không tính toán được do quá nhiều Số hình trạng nhiều sử dụng máy tính để tính tách được thành các trò toán các bước đi chơi con Tính trạng thái thắng thua bằng đồ thị tổng Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 5 Khái niệm không xác định Trò chơi đối kháng Hai người chơi Quyền lợi đối lập nhau zero-sum game Trò chơi không xác định Số hình trạng quá nhiều không thể tính toán kết cục thắng- thua Không có định nghĩa rõ ràng việc thắng-thua Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 6 Phần 2 Lượng giá Minimax TRƯƠNG XUÂN NAM 7 Chiến lược chung Sử dụng công suất của máy tính mô phỏng các diễn biến có thể có của trò chơi Giới hạn chiều sâu để tránh bùng nổ tổ hợp Đưa ra một đánh giá tương đối cho hình trạng cuối Xây dựng chiến lược để ép đối phương đi vào hình trạng cuối có lợi cho máy tính Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 8 Lượng giá Minimax Gọi trạng thái hiện tại của trò chơi là S Hàm E S trả về số điểm đánh giá lợi thế của bên đi trước so với bên đi sau đối với S Diến biến trận đấu Ở lượt đầu tiên người thứ nhất cố gắng chọn nước đi có E S lớn nhất max Ở lượt thứ hai người thứ hai cố gắng chọn nước đi để E S nhỏ nhất min . Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 9 Lượng giá Minimax Chiến lược chung Tối thiếu hóa lựa chọn tốt nhất của đối phương mini-max 4 3 2 4 7 8 3 2 10 4 5 Trương Xuân Nam - Khoa CNTT 10 Lượng giá Minimax function MAX VALUE state return a value if state as TERMINAL return EVALUTE state V - for s in SUCCESSORS state do V MAX V MIN VALUE s return V .

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Trò chơi đối kháng không xác định
• Lượng giá Minimax
• Thuật toán Alpha Beta
• Phân loại chiến lược chơi
• Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nền tảng của trí tuệ nhân tạo
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Nền tảng trí tuệ nhân tạo
• Định nghĩa trí tuệ nhân tạo
• Thành tự trí tuệ nhân tạo
• Lịch sử trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu trí tuệ nhân tạo
• Thách thức trí tuệ nhân tạo
• Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Đối tượng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Lĩnh vực áp dụng trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Biểu diễn bài toán
• Agen thông minh
• Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo
• Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
• Tác nhân thông minh
• Khái niệm Trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu của khoa học Trí tuệ nhân tạo
• Xu hướng mới Trí tuệ nhân tạo
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• giáo trình trí tuệ nhân tạo
• tài liệu trí tuệ nhân tạo
• đề cương bài giảng
• sách trí tuệ nhân tạo
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• ứng dụng trí tuệ nhân tạo
• sản phẩm trí tuệ nhân tạo
• nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• đề cương Trí tuệ Nhân tạo
• lý thuyết Trí tuệ Nhân tạo
• Tri tuệ nhân tạo
• nghiên cứu Tri tuệ nhân tạo
• hệ thống Tri tuệ nhân tạo
• thiết kế Tri tuệ nhân tạo
• tìm hiểu Tri tuệ nhân tạo
• phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Vai trò trí tuệ nhân tạo
• Tính chất của một thuật toán
• Kỹ thuật tìm kiếm