CUG人工智能作业1

在CUG的人工智能课程中，作业1的主题围绕着Python编程和一个经典的游戏——吃豆人（PAC-MAN）进行。这个作业旨在让学生通过实际操作来理解和应用人工智能的基础概念，特别是与游戏AI相关的策略和算法。下面我们将深入探讨这个主题中的关键知识点。 Python是一种广泛用于人工智能开发的编程语言，因为它的语法简洁、易读性强，并且有丰富的库支持，如NumPy、Pandas和SciPy等，这些库在处理数据和构建AI模型时非常有用。在这个作业中，学生可能需要利用Python编写控制吃豆人的代码，实现基本的移动、吃豆、躲避幽灵等功能。 吃豆人游戏是人工智能领域的一个经典案例，因为它包含了搜索算法、状态空间建模和决策制定等核心概念。游戏中的AI可以分为两部分：吃豆人的AI和幽灵的AI。吃豆人AI通常会基于预定规则或者更复杂的学习算法来决定其行动方向，而幽灵的AI则可能采用更高级的策略，如最小距离追逐或协同猎杀。 在实现吃豆人AI时，基础的方法可能是使用宽度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）来找到到达豆子的最短路径。然而，为了增加挑战性，学生可能会被要求实现A*搜索算法，它结合了最佳优先搜索和启发式函数，能更高效地找到目标。此外，强化学习如Q-learning也可能被引入，让吃豆人在与环境的交互中逐渐优化其策略。 在吃豆人游戏中，状态空间是所有可能游戏状态的集合。每个状态包括吃豆人的位置、豆子的位置、幽灵的位置等。AI需要能够理解当前状态并预测未来可能的状态，这涉及到状态转移模型的建立。同时，游戏的决策制定过程需要考虑有限的计算资源和实时性，因此可能需要设计高效的决策策略。 此外，幽灵的AI设计更为复杂。一种可能的方法是采用敌对的Q-learning，让幽灵尝试最大化吃豆人被抓住的概率。另一种方法是使用混合动态规划（MDP），将多个幽灵的行动组合成一个协同策略。 CUG人工智能作业1是一个很好的实践平台，让学生在解决实际问题中学习和运用AI技术。通过编写吃豆人游戏的AI，学生不仅能掌握Python编程技能，还能深入理解搜索算法、强化学习和动态规划等人工智能核心概念。