本学期上的《人工智能导论》课部分采用了Berkeley的CS188课程内容。今天整理了Project1:Search的实验报告,供大家学习交流。实验的instruction见该网址:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/project1/实验的文件见:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/a
第一个函数getAction并不需要去修改它,是一个获取下一步行动的函数。而行动则是根据一定分数来评估,这个分数需要调用函数evaluationFunction来获取。最初的evaluationFunction只有基础的功能,需要自己来编写评估函数,返回一个分数。这个分数的设计方式就是计算当前位置与所有食物的曼哈顿距离,取反,和所有鬼魂的距离向乘,加...
https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/su23/projects/#the-pac-man-projects - cs188/util.py at project-1 · sam-the-hai/cs188
https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/su23/projects/#the-pac-man-projects - cs188/game.py at project-1 · sam-the-hai/cs188
剪枝只需要在minimax基础上对max、min函数中的不必要搜索的路径剪去,其他部分几乎一样。 运行pythonpacman.py-p AlphaBetaAgent -a depth=3 -l smallClassic发现得分比之前会高很多,每走一步所需要的时间花费更少了。 发布于 2021-10-26 16:23 机器学习 ...
cs 188 project number 1 Using various search algorithms to find the optimal path around a pacman maze while eating all the food. 简介 cs 188 project number 1 暂无标签 Python 保存更改 发行版 暂无发行版 贡献者(3) 全部 近期动态 接近3年前创建了仓库...
Also, all of the commands that appear in this project also appear in commands.txt, for easy copying and pasting. In UNIX/Mac OS X, you can even run all these commands in order with bash commands.txt. Question 1 (3 points): Finding a Fixed Food Dot using Depth First Search In search...
本学期上的《人工智能导论》课部分采用了Berkeley的CS188课程内容。今天整理了Project1:Search的实验报告,供大家学习交流。实验的instruction见该网址:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/project2/实验的文件见:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/a
CS 188 | Introduction to Artificial Intelligence Fall 2018 - Project5(UCB伯克利大学CS188人工智能导论课程) 课程官网: Introduction This project will be an introduction to machine learning. 这个项目将介绍机器学习。 Question 1 : Perceptron In this part, you will implement a binary perceptro… ...
CS 188 Project3(RL) Q1: Value Iteration 回忆一下值迭代的状态更新公式: 在ValueIterationAgent中编写一个值迭代代理,它在ValueIterationAgents.py中为您部分指定。您的价值迭代代理是一个离线计划,而不是强化学习代理,因此相关的训练选项是它在初始计划阶段应该运行的价值迭代的迭代次数(选项-i)。ValueIteration...