现在的很多游戏中的地图一般采用格子的方式,虽然在表面地图上无法看到实际的格子,但是在地图的结构中专门有一个逻辑层,这个层和地图大小相等,划出很多小的格子,然后在可以通过的地方使用0表示,在有障碍的且不能通过的地方用1或者其他数字表示(如图所示)。有了这个逻辑层之后,实际上自动寻路就转换成了如何在一个二维数组中找出一条从逻辑值为0的地点移动到目标的路径。在寻路之前,我们首先要随机生成这些地图。
为研究大脑在走迷宫的任务中究竟是怎么想的,科学家们必须先找一个简单的案例,于是,他们把目光转移到了小鼠身上。
相信大家都玩过迷宫的游戏,对于简单的迷宫,我们可以一眼就看出通路,但是对于复杂的迷宫,可能要仔细寻找好久,甚至耗费数天,然后可能还要分别从入口和出口两头寻找才能找的到通路,甚至也可能找不到通路。
早在2008年他们在中佛罗里达大学计算机系做科研时,他就和乔尔·雷曼一起发明了一种新的算法叫做新奇性搜索算法,这个故事被写入了最近畅销的《为什么伟大不能被计划》一书中。
一位博士研究人员做了一个有趣的实验,用「离散扩散」寻找用图像表示的迷宫中的最短路径。
来源:Deephub Imba本文约4800字,建议阅读10分钟本文中我们将使用遗传算法在迷宫中找到最短路径。 遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择。 遗传算法需要两个参数,即种群和适应度函数。根据适应度值在群体中选择最适合的个体。最健康的个体通过交叉和突变技术产生后代,创造一个新的、更好的种群。这个过程重复几代,直到得到最好的解决方案。 要解决的问题 本文中我们将使用遗传算法在迷宫中找到最短路径。 本文的的路径规划基于论文Autonomous
西班牙瓦伦西亚理工大学(Polytechnic University of Valencia)计算机科学家埃尔南德斯(José Hernández-Orallo)制定了评估机器智能的方法。他在研究中使用《我的世界》(Minecraft)这款电子游戏之前就已经对其很熟悉了。最开始是看到自己的小孩在三维虚拟世界里玩。这个游戏主要是解决问题而不是射击怪物。 2014年,微软买下了《我的世界》。微软研究院(Microsoft Research)向内部研究人员开放了此款游戏的新版本,允许玩家和计算机程序探索定制三维环
上文中我们了解了Q-Learning算法的思想,基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo,本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。
说到最早使用算法来生成地图的游戏,或许就是1973年的Maze War[1]这款游戏了。在游戏中,玩家以第一人称视角操控,在一个迷宫里面游荡,时而会遇到敌人进行战斗。虽然以现在人的眼光来看,Maze是款简单粗糙的游戏,但它很大程度上影响了后续第一人称射击游戏的发展;并且也开启了算法生成游戏地图的新纪元。对于那个年代就已经接触计算机的天才们,随手写一份随机迷宫生成算法自然是信手拈来;而对于如今每天接触互联网的我们,如果想写一份类似的随机生成算法,只要在Google上搜“Maze generation algorithm”也就可以了。
选自arXiv 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 怎样才能得到经过初始训练后就可以利用经验持续快速高效学习的智能体呢?Uber AI 近日研究表明,如同深度神经网络的连接权重,神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。在模式记忆、图像重建和强化学习任务上,该方法得到了超越传统非可塑网络的表现,表明可微可塑性有望为元学习问题提供新的高效方法。 介绍:关于「学会学习(元学习)」的问题 最近的机器学习方向的成果很多都是利用大量训练数据进行大量训练,来学习单一复杂的问题(Krizhevsky et al., 201
并且在解决诸如:玩视频游戏、连续控制和机器人学习等具有挑战性的任务方面,取得了显着成功。
AI 科技评论按,强化学习(RL)为优化面向目标的行为提供了一个统一而灵活的框架,在解决诸如玩电子游戏、连续控制和机器人学习等具有挑战性的任务方面取得了显著的成功。在这些应用领域中,RL 算法的成功通常取决于高质量和高密度反馈的可用性。然而,将 RL 算法的适用范围扩大到稀疏和反馈不明确的环境是一个持续的挑战。
栈的应用有许多,本篇博文着重将栈与回溯(Backtracking)算法结合,设计走迷宫程序。其实回溯算法也是人工智能的一环,通常又称试错(try and error)算法,早期设计的计算机象棋游戏、五子棋游戏,大都是使用回溯算法。
本文对随机迷宫生成进行了初步的研究和分析,并给出了两种不同的生成算法。最终的算法结合了图的深度优先遍历。通过对比两种算法之间,可发现,在实际问题中,结合了离散数学的方法往往非更有效率且效果更佳。
前言:你好,欢迎来到我的博客。我是一个热爱编程的人,特别喜欢用Python这门语言来创造一些有趣的图形项目。在这篇博客中,我将和你分享一些我用Python写的小的图形项目,包括它们的原理,代码和效果。我希望你能从中学到一些有用的知识,也能感受到编程的乐趣。如果你对我的项目有任何问题或建议,欢迎在评论区留言,我会尽快回复你。让我们开始吧!
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣,然而玩多了就没啥“新鲜感”了? 没错,如果游戏迷宫差别不大,时间一久就容易熟悉地图,降低了探索的乐趣。 现在,一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题: 利用马尔科夫算法,随机生成批量迷宫,没有一个是重复的,你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子: 不仅是2D迷宫,就连需要搭建好几层地图的3D迷宫,也能随机生成: 这个项目一出,立刻上了GitHub热榜,不到一周就已经收获2.6k
早期一个很难的深度强化学习任务,蒙特祖马的复仇,随着随机网络蒸馏探索取得了重大突破(来源:Parker Brothers Blog)。
【新智元导读】浙江大学吴朝晖课题组的研究人员日前在 Scientific Reports 发表论文,描述了一种结合了小鼠和增强学习算法计算机的混合脑机系统,结果证明,被“增强”后的小鼠在学习走迷宫任务中表现出了强大的学习能力,最快 2 次就走出了中途需要进行 6 次决策的迷宫,在视觉和触觉感知受阻的情况下也是如此。研究人员表示,他们的工作成果对智能系统设计有着深远的影响。 神经科学和计算机科学的发展加强了大脑和机器之间的融合,现在可以用机械的方式对生物的感觉、记忆和运动机能进行增强或修复,科学家也做出了动物
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣,然而玩多了就没啥“新鲜感”了? 没错,如果游戏迷宫差别不大,时间一久就容易熟悉地图,降低了探索的乐趣。 现在,一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题: 利用马尔科夫算法,随机生成批量迷宫,没有一个是重复的,你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子: 不仅是2D迷宫,就连需要搭建好几层地图的3D迷宫,也能随机生成: 这个项目一出,立刻上了GitHub热榜,不到一周就已经收获2.6k Star。 有
【新智元导读】百度IDL研究员徐伟、余昊男、张海超提出了一个新的框架,通过多任务强化学习和零数据学习,让智能体在没有先验知识的情况下,自己学会了结合语言和视觉两种信号在迷宫中导航并定位物体。这项研究是百度在通用AI研究中交互式学习上的突破,有助于研发在现实世界中完成任务的机器人。 论文下载地址:https://128.84.21.199/pdf/1703.09831.pdf 百度这次开发的AI需要完成的任务是在二维迷宫里找东西,但与以往大多数研究让AI自己去探索新环境不同,百度研究人员使用了一个“教练”算法
本文利用opencv实现了深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS两个算法来走迷宫,迷宫也是用opencv+鼠标画的。
所谓环形迷宫,是指下图这样的一幅迷宫,用一笔就可以绘制完成: 1 初步画法 它的走法是从中心走到最外面或者反过来,从最外面走到中心。这样的迷宫特点很鲜明,它拓扑上与一个圆同构,或者叫同伦。然后的问题是开口,我们自然希望开口具备某种特征。我选择的特征是:若最内层的圆半径为 1,那么所有开口之间的距离也是 1。带缺口的圆的绘制其实是圆弧,自然的一个问题是问缺口的圆弧弧度是多少,使得圆弧两端之间的距离是 1。假设半径为 n,那么若弧度为 x,则这个特征可以表示为如下方程 解这个方程可得到 x: 当然在构建迷宫的时
强化学习是一种机器学习范式,其中智能体学习通过与环境互动来选择行动以最大化累积奖励。
此博客旨在帮助大家更好的了解图的遍历算法,通过Flutter移动端平台将图的遍历算法运用在迷宫生成和解迷宫上,让算法变成可视化且可以进行交互,最终做成一个可进行随机迷宫生成和解迷宫的APP小游戏。本人是应届毕业生,希望能与大家一起讨论和学习~
问:我是一个Python迷,并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把我的成果展示给其他人呢?(我知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看)
安装 可以通过PyPi安装 或者通过Git 为什么你需要这个库? 问:我是一个Python迷,并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把我的成果展示给其他人呢?(我知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看) 答:现在,你可以使用库gifmaz来做这件事了,它有一些很好的特性: 1、它是纯Python编写的,没有第三方依赖,只使用内置模块!(如果你想把动画嵌入图片,那么你需要PI
近年来,大型多模态模型(LMMs)在广泛的通用视觉-语言基准测试上取得了令人印象深刻的性能。然而,这些单一结构的LMMs仍然在看似简单的任务上挣扎,这些任务需要精确感知低级视觉细节(Guan等人,2024)。例如,它们通常无法准确比较两个线段的长度,识别两个形状之间的空间关系,或者穿越2×2的迷宫。特别是,作者通过经验观察到LMMs在矢量图形中广泛表现出这种失败模式,矢量图形是由纯粹由2D目标和形状组成的图像,没有任何相机视角(见图1中的一个示例)。
---- 新智元报道 编辑:如願 【新智元导读】本文介绍了基于模型的和无模型的两种强化学习。用人类和动物的学习方式进行举例,讲述了两种强化学习类型的起源、区别以及结合。 谈到强化学习,很多研究人员的肾上腺素便不受控制地飙升!它在游戏AI系统、现代机器人、芯片设计系统和其他应用中发挥着十分重要的作用。 强化学习算法有很多不同的类型,但主要分为两类:「基于模型的」和「无模型的」。 在与TechTalks的对话中,神经科学家、 「智能的诞生」一书的作者Daeyeol Lee分别讨论了人类和动物强化学习的
Memory Maze is a 3D domain of randomized mazes designed for evaluating the long-term memory abilities of RL agents. Memory Maze isolates long-term memory from confounding challenges, such as exploration, and requires remembering several pieces of information: the positions of objects, the wall layout, and keeping track of agent’s own position.
---- 达尔文在其《进化论》中宣称,生命可在“自然选择”过程中实现进化。在这一过程中,生命身上或多或少都会出现某些有益于他们的特征。现在,美国密歇根州立大学的研究人员开始在机器人身上模拟“自然选择”
机器之心原创 机器之心编辑部 全球机器智能峰会(GMIS 2017),是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会,邀请来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47
老鼠使用网格细胞来导航,这一能力如今被 AI 程序所模拟。图片:Al Fenn/LIFE Coll
Abstract Factory(抽象工厂)属于创建型模式,工厂类模式抽象程度从低到高分为:简单工厂模式 -> 工厂模式 -> 抽象工厂模式。
选自Nature 作者:Alison Abbott 机器之心编译 今天,DeepMind 在《Nature》上新发表的一篇论文引起了业内极大的关注,他们使用深度学习技术来训练一只老鼠,在虚拟环境中追踪其位置,模拟人类大脑的空间导航能力。据文章介绍,该研究能够协助传统的神经科学研究来测试大脑工作原理。 老鼠使用网格细胞来导航,这一能力如今被 AI 程序所模拟。图片:Al Fenn/LIFE Coll 科学家已经使用人工智能来创造复杂神经节点来模拟人类大脑的空间导航能力。这一成绩证明了人工智能算法的强大能力,
选自Nature 作者:Alison Abbott 机器之心编译 今天,DeepMind 在《Nature》上新发表的一篇论文引起了业内极大的关注,他们使用深度学习技术来训练一只老鼠,在虚拟环境中追
近年来,人工智能(AI)在强化学习算法的加持下,取得了令人瞩目的成就。比如在围棋、星际争霸 II 和 Dota 2 等诸多策略、竞技类游戏中,AI 都有着世界冠军级的表现,以及在机器人跑步、跳跃和抓握等技能的自主学习方面,也起到了显著的推动作用。
上一节,我们刚刚介绍了使用深度优先算法(DFS)解决迷宫问题,这一节我们来介绍广度优先算法(BFS)。BFS 算法与 DFS 十分相似,唯一的区别就是 DFS 算法使用后进先出的栈来保存节点,而 BFS 算法使用先进先出的队列来存储节点,除此之外简直就是一母同胞的亲兄弟。当然,这两种方案各有千秋。DFS 算法找到的路径往往不是最短路径,速度慢但占用内存较少,而 BFS 算法找到的总是最短路径,速度较快但占用内存较多。
如果我们有一个Roomba扫地机器人,我们或许可以利用乌龟探索迷宫这个问题的解决方法对扫地机器人进行重新编程.
分治法更注重将问题分解成独立的子问题,并通过将子问题的解合并来得到原问题的解,时间复杂度较低;而回溯法更注重尝试和回溯的过程,在解空间中搜索符合条件的解,可能需要遍历所有的可能解,时间复杂度较高。在选择使用哪种算法思想时,需要根据具体问题的特点和要求进行选择。
下图给出了一个迷宫的平面图,其中标记为 1 的为障碍,标记为 0 的为可 以通行的地方。
选文 | 吴佳乐 翻译|黄念 校对|冯琛 姚佳灵 作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德 本文重点研究算法。然而,这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间:数学公式、动态系统、过程等。基本上,任何需要理解代码的地方。 那么,为什么要可视化算法呢?甚至为什么要去可视化呢?这篇文章将告诉你,如何利用视觉去思考。 算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化,我们不只是将数据拟合到图表中,况且也
它的基本思想是假设某问题的解决步骤可能有N步,且每一步的解决方法又可能有M种,那么就按照某种顺序依次试探每一步中的各种方法,一旦某一步的所有方法都失效,那么就返回上一步继续试探上一步骤的其他M−1种方法。简而言之就是从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。
强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学习。通常在监督学习和非监督学习任务中,智能体往往需要通过给定的训练集,辅之以既定的训练目标(如最小化损失函数),通过给定的学习算法来实现这一目标。然而在强化学习中,智能体则是通过其与环境交互得到的奖励进行学习。这个环境可以是虚拟的(如虚拟的迷宫),也可以是真实的(自动驾驶汽车在真实道路上收集数据)。
这个系列主要记录一些最近探索过程中有意思的算法, 可能整体都比较简短杂乱, 希望有用. 目前的探索方向集中在程序性内容生成机制上. 本篇是基本的迷宫生成算法的介绍, 包含DFS法和BFS法, 下面是这篇文章主要的参考资料
名人数据:介绍某位名人的一段(一句)话,例如:Raj Babbar,演员,主要作品有《迷宫下的罪恶2》、《天命玩家》、《Bodyguard》等。 非名人数据:不是介绍某位名人的一段(一句)话,例如:德国ABASAG一向致力於促进“企业资源规划系统”(ERP)在中国的发展。
探索是强化学习的经典问题,一个好的探索策略可以极大地提高强化学习的效率,节省计算资源。
本文将介绍两种算法设计技巧:贪心算法与回溯算法,并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
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