cs188 search
时间: 2023-11-21 10:16:52 浏览: 46
引用:在这个项目中,我们将为经典版本的Pacman设计代理,包括幽灵。在此过程中,您将实现minimax和expectimax搜索,并尝试评估函数设计。
引用:完成作业只需要完成5个题目,按照项目介绍的步骤进行完成,主要是在multiAgents.py文件中进行补充代码。
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根据引用,cs188 search是指在CS188课程中使用的搜索算法。在这个项目中,您将使用搜索算法为经典版本的Pacman设计代理,并实现minimax和expectimax搜索。这些搜索算法将帮助Pacman在游戏中做出最佳的决策。
引用中提到,完成作业只需要完成5个题目,按照项目介绍的步骤进行完成。您需要在multiAgents.py文件中补充代码来实现相应的功能。
如果您想了解更多关于吃豆人游戏的信息和实现细节,可以参考引用中提供的博客链接。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
cs188 project2
CS188项目2是一个与人工智能相关的项目,目标是实现一个基于搜索算法的迷宫问题求解器。
迷宫问题是在一个二维网格中寻找从起点到终点的最短路径问题。在这个项目中,我们需要设计和实现用于解决迷宫问题的算法。
首先,我们需要定义迷宫的数据结构。迷宫可以表示为一个二维数组,其中每个元素表示迷宫的一个方块,包括墙壁、通路和起点终点等。我们需要编写一个函数来读取迷宫的输入文件,并将其转换为我们定义的数据结构。
接下来,我们需要实现搜索算法来找到从起点到终点的最短路径。基本的搜索算法包括深度优先搜索(Depth First Search, DFS)和广度优先搜索(Breadth First Search, BFS)。这些算法可以通过递归或队列来实现,逐步探索迷宫的可能路径并找到最短路径。
在计算机科学中,搜索算法中的另一个重要概念是启发式搜索(Heuristic Search)。启发式搜索基于一个启发函数,通过评估每个可能路径的潜在价值来指导搜索过程。在这个项目中,我们可以使用A*搜索算法来求解迷宫问题。A*算法综合考虑了起点到当前位置的实际移动成本和当前位置到终点的估计成本,以选择下一个最有可能的路径。
最后,我们要评估实现的算法在不同迷宫问题上的性能。我们可以使用一些标准的迷宫问题来验证算法的正确性和效率,比如小型迷宫、大型迷宫等等。我们可以通过比较算法找到的最短路径长度和实际最短路径长度来评估算法的正确性,也可以通过计算算法的运行时间来评估算法的效率。
总之,CS188项目2是一个关于迷宫问题求解器的项目。通过实现搜索算法和评估算法性能,我们可以提高我们在处理类似问题时的问题求解能力和性能优化能力。
GitHub CS188实验代码
CS188是伯克利大学人工智能课程的一个实验项目,该课程的实验代码可以在GitHub上找到。
以下是GitHub上的链接:https://github.com/aimacode/aima-python/tree/master/search
在这个链接中,您可以找到各种不同的搜索算法的实现,包括深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索等等。您也可以在这里找到一些其他实验项目的代码,例如迷宫问题和八皇后问题。
希望这可以帮助到您!