跟踪动态分数
跟踪动态分数
提问于 2010-06-25 13:21:38
我几乎没有接受过正式的离散数学训练，并且遇到了一些小问题。我正在尝试编写一个智能体，它可以读入人类玩家的(任意)得分，并经常获得一分。智能体需要经常“落后”和“赶上”，以便人类玩家相信有一些竞争正在进行。然后，智能体必须在对人类的攻击中获胜或失败(取决于条件)。
我尝试了几种不同的技术，包括不可靠的概率循环(失败得很可怕)。我在想这个问题需要一个类似于发射隐马尔可夫模型(HMM)的东西，但我不确定如何实现它(或者这是否是最好的方法)。
我有一个gist up，但还是很糟糕。
我希望__main__函数能够为这个代理的目标提供一些洞察力。它将在pygame中被调用。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2010-06-27 11:12:00
我想你可能想得太多了。您可以使用简单概率来估计计算机分数应该“追赶”的频率和程度。此外，您可以计算计算机分数和人类分数之间的差异，然后将其提供给一个类似sigmoid的函数，以给出计算机分数增加的程度。
说明性Python：
#!/usr/bin/python
import random, math
human_score = 0
computer_score = 0
trials = 100
computer_ahead_factor = 5 # maximum amount of points the computer can be ahead by
computer_catchup_prob = 0.33 # probability of computer catching up
computer_ahead_prob = 0.5 # probability of computer being ahead of human
computer_advantage_count = 0
for i in xrange(trials):
# Simulate player score increase.
human_score += random.randint(0,5) # add an arbitrary random amount
# Simulate computer lagging behind human, by calculating the probability of
# computer jumping ahead based on proximity to the human's score.
score_diff = human_score - computer_score
p = (math.atan(score_diff)/(math.pi/2.) + 1)/2.
if random.random() < computer_ahead_prob:
computer_score = human_score + random.randint(0,computer_ahead_factor)
elif random.random() < computer_catchup_prob:
computer_score += int(abs(score_diff)*p)
# Display scores.
print 'Human score:',human_score
print 'Computer score:',computer_score
computer_advantage_count += computer_score > human_score
print 'Effective computer advantage ratio: %.6f' % (computer_advantage_count/float(trials),)Stack Overflow用户
发布于 2010-06-26 02:30:06
我假设人类看不到计算机代理在玩游戏。如果是这样的话，这里有一个你可以尝试的想法。
创建一个列表，列出所有可能的分数组合，这些分数组合可以在任何给定的动作中得分。*对于每一步，找到一个你希望代理在当前回合后结束的得分范围。将可能的移动值的集合减少到仅结束代理在该特定范围内的值，并随机选择一个。随着您希望座席落后或领先多远的条件发生变化，只需适当滑动您的范围即可。
如果你正在寻找对人类有某种内置和研究的心理影响的东西，我无法帮助你。“如果你想要更符合你的情况，你需要为我们定义更多的规则。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/3115744
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