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鸿蒙系统的开发与学习

是归人不是过客 2024-07-24 阅读 48

接上一篇,让我们来看更多的例子

目录

7. 更多例子

7.1. 国际象棋实例

7.2. RTS类游戏实例

7.3. FPS类游戏实例


7. 更多例子

蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在游戏AI中有着广泛的应用,尤其是在那些具有巨大状态空间和复杂决策过程的游戏中。

除了围棋,MCTS还被应用于国际象棋、五子棋、扑克牌游戏(如德州扑克)、甚至在一些实时策略游戏(如《星际争霸II》)的AI中也使用了MCTS或其变种。

7.1. 国际象棋实例

以下是一个使用Python实现的MCTS在国际象棋中的应用实例。

这个示例是一个简化的版本,主要用于演示MCTS的基本框架和算法流程。

请注意,由于国际象棋的完整规则相当复杂,这里的实现仅涵盖了MCTS的核心部分,并未包括完整的游戏逻辑和胜负判断。

import random  
from math import sqrt, log  
import chess  # 使用python-chess库来处理国际象棋的游戏逻辑  
  
class Node:  
    def __init__(self, game_state, parent=None):  
        self.game_state = game_state  
        self.parent = parent  
        self.children = []  
        self.visits = 0  
        self.wins = 0  
        self.untried_moves = list(game_state.legal_moves)  
  
    def is_terminal(self):  
        return self.game_state.is_game_over()  
  
    def uct_value(self, parent_visits):  
        if self.visits == 0:  
            return float('inf')  
        win_rate = self.wins / self.visits  
        exploration_factor = sqrt(2)  
        return win_rate + exploration_factor * sqrt(log(parent_visits) / self.visits)  
  
    def expand(self):  
        move = self.untried_moves.pop()  
        next_state = self.game_state.copy()  
        next_state.push(move)  
        child_node = Node(next_state, self)  
        self.children.append(child_node)  
        return child_node  
  
    def select_child(self):  
        return max(self.children, key=lambda child: child.uct_value(self.visits))  
  
def simulate(node):  
    current_node = node  
    while not current_node.is_terminal():  
        if current_node.untried_moves:  
            current_node = current_node.expand()  
        else:  
            current_node = current_node.select_child()  
    return current_node.game_state.result()  
  
def backpropagate(node, result):  
    while node:  
        node.visits += 1  
        if result == '1-0':  # 白方胜  
            node.wins += 1  
        elif result == '0-1':  # 黑方胜  
            node.wins += 0  # 这里实际上不需要加0,只是为了保持格式一致  
        node = node.parent  
  
def mcts(root, num_iterations):  
    for _ in range(num_iterations):  
        node = root  
        while not node.is_terminal():  
            if node.untried_moves:  
                node = node.expand()  
            else:  
                node = node.select_child()  
        result = simulate(node)  
        backpropagate(node, result)  
  
# 示例用法  
board = chess.Board()  
root = Node(board)  
num_iterations = 1000  
mcts(root, num_iterations)  
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)  
print("推荐走子:", best_child.game_state.peek())  
print("访问次数:", best_child.visits)

在这个示例中,我们使用了python-chess库来处理国际象棋的游戏逻辑。

Node类表示MCTS中的一个节点,它包含了游戏状态、父节点、子节点列表、访问次数、胜利次数以及未尝试的走子列表。

mcts函数实现了MCTS算法的主要流程,包括选择、扩展、模拟和反向传播。

在示例用法中,我们创建了一个初始的游戏状态,并进行了1000次MCTS迭代来选择最佳的走子。最后,我们打印了推荐的走子和它的访问次数。

7.2. RTS类游戏实例

蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在即时战略(RTS)游戏AI中的应用相对复杂,因为RTS游戏具有巨大的状态空间和复杂的实时决策需求。

以下是一个简化的MCTS在RTS游戏AI中的应用实例,涵盖了游戏单位的移动、走位、攻击、使用魔法和撤退等基本操作。

由于完整的RTS游戏环境(如《星际争霸II》或《魔兽争霸III》)的代码实现非常复杂,且通常需借助游戏特定的API(例如《星际争霸II》的PySC2)来交互,这里将使用一个简化的模拟环境来演示MCTS的应用。我们将创建一个简化的RTS游戏状态类,并在其上实现MCTS,你可以基于此框架,结合具体的RTS游戏API,进行进一步的开发。

以下是一个简化的MCTS算法Python代码:

import random  
from math import sqrt, log  

class RTSGameState:  
    def __init__(self):  
        # 简化状态表示,实际应包含所有游戏单位的状态  
        self.units = [  
            {"type": "warrior", "health": 100, "position": (0, 0)},  
            {"type": "mage", "health": 80, "position": (1, 1), "mana": 100},  
            # ... 其他单位  
        ]  
        self.enemy_units = [  
            {"type": "enemy_warrior", "health": 100, "position": (10, 10)},  
            # ... 其他敌方单位  
        ]  
        self.turn = 0  # 游戏回合数  
  
    def is_game_over(self):  
        # 简化判断,实际应包含复杂的游戏结束条件  
        return False  
  
    def legal_moves(self):  
        # 返回所有合法动作,这里仅作为示例  
        return ["move_up", "move_down", "move_left", "move_right", "attack", "use_magic", "retreat"]  
  
    def copy(self):  
        # 深拷贝游戏状态  
        return RTSGameState()  # 实际应用中需要实现深拷贝逻辑  
  
    def apply_move(self, move):  
        # 应用动作到游戏状态,这里仅作为示例  
        if move == "move_up":  
            self.units[0]["position"] = (self.units[0]["position"][0], self.units[0]["position"][1] + 1)  
        # ... 其他动作的逻辑  
  
    def result(self):  
        # 返回游戏结果,这里仅作为示例  
        return "ongoing"  # 或 "win", "lose"  
  
class Node:  
    def __init__(self, game_state, parent=None, move=None):  
        self.game_state = game_state  
        self.parent = parent  
        self.move = move  
        self.children = []  
        self.visits = 0  
        self.total_reward = 0  
        self.untried_moves = game_state.legal_moves()
  
    def select_child(self):  
        # 使用UCT选择子节点  
        scores = [(child.total_reward / child.visits) + sqrt(2 * log(self.visits) / child.visits)  
                  for child in self.children]  
        return self.children[scores.index(max(scores))]  
  
    def expand(self):  
        # 展开节点,随机选择一个未尝试的动作  
        move = random.choice(self.untried_moves)  
        new_game_state = self.game_state.copy()  
        new_game_state.apply_move(move)  
        child_node = Node(new_game_state, self, move)  
        self.children.append(child_node)  
        self.untried_moves.remove(move)  
        return child_node  
  
    def update(self, result):  
        # 更新节点的访问次数和总奖励  
        self.visits += 1  
        self.total_reward += result  
  
    def __repr__(self):  
        return f"[M:{self.move} V:{self.visits} R:{self.total_reward}]"  
  
def simulate(node):  
    # 简化模拟:随机选择动作直至游戏结束  
    while not node.game_state.is_game_over():  
        move = random.choice(node.game_state.legal_moves())  
        node.game_state.apply_move(move)  
    return node.game_state.result()  
  
def backpropagate(node, result):  
    # 反向传播模拟结果  
    while node:  
        node.update(result)  
        node = node.parent  
  
def mcts(root, num_iterations):  
    for _ in range(num_iterations):  
        node = root  
        # 选择  
        while node.untried_moves == [] and node.children != []:  
            node = node.select_child()  
        # 展开  
        if node.untried_moves != []:  
            node = node.expand()  
        # 模拟  
        result = simulate(node)  
        # 反向传播  
        backpropagate(node, result)  
  
  
# 示例用法  
game_state = RTSGameState()  
root = Node(game_state)  
num_iterations = 1000  
mcts(root, num_iterations)  
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)  
print("推荐动作:", best_child.move)  
print("访问次数:", best_child.visits)

RTSGameState类是一个抽象基类,你需结合具体的RTS游戏API来实现它。

apply_move方法应修改游戏状态,legal_moves方法应返回当前状态下的合法动作列表,is_game_over方法应判断游戏是否已结束,而result方法则应返回游戏的结果。

7.3. FPS类游戏实例

蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在第一人称射击游戏(FPS)的AI队友中实现是一个复杂的任务,涉及对游戏环境的深入理解、与游戏引擎的交互以及AI算法的实现。由于FPS游戏的复杂性和多样性,这里只能提供一个简化的MCTS实现框架,并不能直接应用于具体的游戏,如《CS:GO》或《守望先锋》。你需要根据具体游戏的环境和API来调整和完善这个框架。

以下是一个简化的MCTS算法框架,用于FPS游戏中AI队友的决策:

import random  
from math import sqrt, log  
  
# 假设存在一个与游戏交互的API模块,这里我们使用一个模拟的游戏API  
class GameAPI:  
    # 假设游戏状态是一个字典,包含玩家的位置、敌人的位置和玩家的生命值  
    game_state = {  
        'player_position': (0, 0),  
        'enemy_positions': [(10, 10)],  
        'player_health': 100  
    }  
      
    @staticmethod  
    def get_game_state():  
        # 返回当前游戏状态的副本  
        return GameAPI.game_state.copy()  
      
    @staticmethod  
    def is_game_over():  
        # 判断游戏是否结束,例如玩家生命值小于等于0  
        return GameAPI.game_state['player_health'] <= 0  
      
    @staticmethod  
    def get_available_actions():  
        # 返回当前游戏状态下可用的动作列表  
        return ['move_forward', 'move_backward', 'move_left', 'move_right', 'shoot', 'throw_grenade', 'retreat']  
      
    @staticmethod  
    def apply_action(action):  
        # 应用动作到游戏状态  
        if action == 'move_forward':  
            GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0] + 1, GameAPI.game_state['player_position'][1])  
        elif action == 'move_backward':  
            GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0] - 1, GameAPI.game_state['player_position'][1])  
        elif action == 'move_left':  
            GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0], GameAPI.game_state['player_position'][1] - 1)  
        elif action == 'move_right':  
            GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0], GameAPI.game_state['player_position'][1] + 1)  
        elif action == 'shoot':  
            # 假设射击总是成功的,并减少一个敌人的生命值(这里简单模拟为移除一个敌人)  
            if GameAPI.game_state['enemy_positions']:  
                GameAPI.game_state['enemy_positions'].pop(0)  
        elif action == 'throw_grenade':  
            # 假设投掷手榴弹会立即结束游戏(模拟玩家自杀)  
            GameAPI.game_state['player_health'] = 0  
        elif action == 'retreat':  
            # 假设撤退会恢复一些生命值  
            GameAPI.game_state['player_health'] += 10 if GameAPI.game_state['player_health'] < 100 else 0  
      
    @staticmethod  
    def get_reward():  
        # 返回执行动作后的奖励  
        if GameAPI.is_game_over():  
            return -100  # 游戏结束,返回大负值作为惩罚  
        enemies_remaining = len(GameAPI.game_state['enemy_positions'])  
        return -enemies_remaining  # 敌人越少,奖励越高(负值表示我们想要最小化这个数量)   
  
class Node:  
    def __init__(self, game_state, parent=None, action=None):  
        self.game_state = game_state  
        self.parent = parent  
        self.action = action  
        self.children = []  
        self.visits = 0  
        self.total_reward = 0  
        self.untried_actions = game_state.get_available_actions()  
  
    def select_child(self):  
        scores = [(child.total_reward / child.visits) + sqrt(2 * log(self.visits) / child.visits) if child.visits > 0 else float('inf')  
                  for child in self.children]  
        return self.children[scores.index(max(scores))]  
  
    def expand(self):  
        action = random.choice(self.untried_actions)  
        new_game_state = self.game_state.copy()  
        new_game_state.apply_action(action)  
        child_node = Node(new_game_state, self, action)  
        self.children.append(child_node)  
        self.untried_actions.remove(action)  
        return child_node  
  
    def update(self, result):  
        self.visits += 1  
        self.total_reward += result  
  
    def __repr__(self):  
        return f"[A:{self.action} V:{self.visits} R:{self.total_reward}]"  
  
class GameState:  
    def __init__(self):  
        self.state = GameAPI.get_game_state()  
  
    def is_terminal(self):  
        return GameAPI.is_game_over()  
  
    def get_available_actions(self):  
        return GameAPI.get_available_actions()  
  
    def copy(self):  
        new_state = GameState()  
        # 这里应该深拷贝游戏状态,具体实现依赖于游戏状态的复杂性  
        new_state.state = self.state  # 假设游戏状态是一个简单的可赋值对象  
        return new_state  
  
    def apply_action(self, action):  
        GameAPI.apply_action(action)  
        self.state = GameAPI.get_game_state()  
  
    def get_reward(self):  
        return GameAPI.get_reward()  
  
def simulate(node):  
    while not node.game_state.is_terminal():  
        action = random.choice(node.game_state.get_available_actions())  
        node.game_state.apply_action(action)  
    return node.game_state.get_reward()  
  
def backpropagate(node, result):  
    while node:  
        node.update(result)  
        node = node.parent  
  
def mcts(root, num_iterations):  
    for _ in range(num_iterations):  
        node = root  
        while node.untried_actions == [] and node.children != []:  
            node = node.select_child()  
        if node.untried_actions != []:  
            node = node.expand()  
        result = simulate(node)  
        backpropagate(node, result)  
  
# 示例用法  
game_state = GameState()  
root = Node(game_state)  
num_iterations = 1000  
mcts(root, num_iterations)  
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)  
print("推荐动作:", best_child.action)  
print("访问次数:", best_child.visits)

使用这个模拟的GameAPI类,你可以运行之前定义的MCTS算法,并根据模拟的游戏状态来选择最佳动作。

但是在实际应用中,你需要将GameAPI类中的方法实现为与你的FPS游戏API进行交互的代码。

通过以上3个实例,可以对MCTS算法有一点了解了吧,去实现写代码吧~~~~

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