ยินดีต้อนรับสู่บทเรียนที่ 3 ของ แนวคิดปัญญาประดิษฐ์ (PolyU COMP5511)ในบทนี้ เราจะเปลี่ยนผ่านจากการค้นหาเส้นทางแบบตัวแทนเดี่ยวไปสู่ การค้นหาแบบปรปักษ์ซึ่งตัวแทนทำงานในสภาพแวดล้อมแบบพหุตัวแทนที่แข่งขันกัน เรายังแนะนำ ปัญหาการตอบสนองข้อจำกัด (CSPs)ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์ที่เป้าหมายคือการค้นหาสถานะที่สอดคล้องกับชุดข้อจำกัดที่กำหนด แทนที่จะเป็นเส้นทาง
แนวคิดหลัก
- การค้นหาแบบปรปักษ์: มุ่งเน้นไปที่อัลกอริทึม เช่น Minimax และ Alpha-Beta Pruning เพื่อตัดสินใจอย่างมีเหตุผลต่อคู่ต่อสู้ที่ชาญฉลาด
- การค้นหาต้นไม้แบบมอนติคาร์โล (MCTS): สำรวจการตัดสินใจแบบความน่าจะเป็น ซึ่งเป็นแกนหลักของ AI เกมสมัยใหม่ เช่น AlphaGo.
- การตอบสนองข้อจำกัด: จำลองปัญหาโดยใช้ตัวแปร โดเมน และข้อจำกัด แก้ไขด้วย การย้อนกลับ และ การค้นหาเฉพาะที่.
การวิเคราะห์ความซับซ้อน
ในการตั้งค่าแบบปรปักษ์ ความซับซ้อนของพื้นที่ค้นหามักถูกกำหนดโดยค่าแฟกเตอร์การแตกแขนงของเกม
คำเตือนการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์
ต่างจากการค้นหามาตรฐาน (เช่น A* หรือ BFS) ที่สภาพแวดล้อมคงที่ การค้นหาแบบปรปักษ์ จะถือว่าสภาพแวดล้อม (คู่ต่อสู้) พยายามลดความสำเร็จของคุณอย่าง aktif ใน CSPsลำดับของการกระทำมีความสำคัญน้อยกว่าความถูกต้องของการกำหนดค่าขั้นสุดท้าย
รหัสเทียมเชิงแนวคิด: ประเภทของตัวแทน
1
# Adversarial Agent (Game Theory)
2
functionDecide_Move(state):
3
returnMaximize_Utility(Predict_Opponent_Minimization(state))
4
5
# CSP Solver (Constraint Logic)
6
functionSolve_CSP(variables, constraints):
7
ifAll_Constraints_Satisfied(assignment):
8
returnassignment
9
else:
10
returnBacktrack_Search(variables)
Course Roadmap
Transitioning from Search (Lesson 2) to Strategic Decision Making (Lesson 3).