《博弈与搜索》课件.pptx

博弈与搜索ppt课件谮舡链凛琴喜煽衄幂鲱目录博弈论简介博弈类型与策略搜索算法概述常见的搜索算法博弈与搜索的结合应用总结与展望01博弈论简介博弈论是研究决策主体在给定信息结构下如何决策以最大化自己的效用的学科。博弈论定义博弈论的基本要素博弈类型参与者、行动、信息、策略、效用和结果等。合作博弈和非合作博弈、完全信息博弈和不完全信息博弈等。030201博弈论的基本概念 博弈论的发展历程早期发展19世纪末期，博弈论开始萌芽，代表人物有冯诺依曼和摩根斯坦。中期发展20世纪50年代，博弈论逐渐形成完整的理论体系，代表人物有纳什和夏普里。近期发展21世纪初，博弈论在经济学、政治学、社会学等领域得到广泛应用，代表人物有豪尔绍尼和克瑞普斯等。经济学政治学社会学生物学博弈论的应用领域01020304解释市场行为、竞争策略、贸易政策等。分析国际关系、外交政策、选举结果等。研究社会互动、合作与冲突、组织行为等。解释物种竞争、进化论等。02博弈类型与策略一方的收益等于另一方的损失，总和为零。例如，石头、剪刀、布游戏。零和博弈各方的收益或损失的总和不为零，一方的收益可能意味着另一方的损失。例如，寡头竞争。非零和博弈零和博弈与非零和博弈参与者通过达成协议来最大化共同利益。例如，企业之间的合作协议。参与者在不达成协议的情况下独立做出决策，以最大化自身利益。例如，拍卖。合作博弈与非合作博弈非合作博弈合作博弈所有参与者同时做出决策，且没有后续行动。例如，象棋比赛。静态博弈参与者的决策和行动有先后顺序，后行动者可以观察先行动者的选择。例如，围棋比赛。动态博弈静态博弈与动态博弈混合策略参与者以一定的概率分布随机选择不同的行动。例如，猜拳游戏中，出石头、剪刀、布的概率各为33.33%。纯策略参与者以固定的方式选择行动，不随机选择。例如，象棋中的固定走法。混合策略与纯策略03搜索算法概述搜索算法是解决优化问题的基本方法，通过搜索算法可以找到问题的最优解或近似最优解。搜索算法的基本概念包括问题表示、状态空间、搜索空间、目标状态和最优解等。搜索算法的分类包括深度优先搜索、广度优先搜索、启发式搜索和混合搜索等。搜索算法的基本概念深度优先搜索广度优先搜索启发式搜索混合搜索搜索算法的分类按照深度优先的顺序搜索状态空间，尽可能深地搜索，直到达到目标状态或无法再深入为止。按照广度优先的顺序搜索状态空间，先搜索离起始状态近的状态，再逐步向外扩展，直到达到目标状态或无法再扩展为止。使用启发式函数指导搜索，通过评估状态的好坏来决定搜索的方向，常见的启发式搜索包括A*搜索和Dijkstra算法。结合深度优先搜索和广度优先搜索的优点，根据问题的特性和具体情况选择合适的搜索策略，以提高搜索效率。评估搜索算法的性能通常采用评估指标，如时间复杂度、空间复杂度和问题规模等。评估指标评估算法运行时间随问题规模变化的趋势，通常采用大O表示法。时间复杂度评估算法所需存储空间随问题规模变化的趋势，通常采用大O表示法。空间复杂度评估算法在不同问题规模下的表现，通常采用实验测试和比较不同算法的方法进行评估。问题规模搜索算法的性能评估04常见的搜索算法总结词一种基于图的搜索算法，通过深度遍历图中的节点来寻找目标节点。详细描述深度优先搜索从起始节点开始，尽可能深地搜索图的分支，直到达到目标节点或无法再深入为止。然后回溯到上一个节点，继续搜索下一个分支，直到找到目标节点或搜索完所有可达节点。深度优先搜索总结词一种基于层的搜索算法，按照节点离起始节点的距离进行搜索。详细描述广度优先搜索从起始节点开始，先搜索离起始节点最近的节点，再逐步向外扩展，直到找到目标节点或搜索完所有可达节点。该算法按照层次顺序访问节点，先访问离起始节点最近的节点，再逐步向外扩展。广度优先搜索VS一种启发式搜索算法，通过评估节点到目标节点的代价来选择下一个要访问的节点。详细描述A*算法结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的优点，通过启发式函数评估节点到目标节点的代价，从而指导搜索方向。该算法在搜索过程中优先选择代价最小的节点进行扩展，能够更快地找到目标节点。总结词A搜索算法一种用于解决最短路径问题的算法。总结词Dijkstra算法用于在带权图中找到从起始节点到目标节点的最短路径。该算法通过逐步扩展离起始节点最近的节点，并更新其他节点的最短路径来找到最短路径。Dijkstra算法适用于非负权重的图。详细描述Dijkstra算法Floyd-Warshall算法一种用于解决所有节点对之间最短路径问题的动态规划算法。总结词Floyd-Warshall算法用于在带权图中找到所有节点对之间的最短路径。该算法通过构建一个动态规划表来记录每个节点对之间的最短路径，并逐步更新表中的信息来找到最短路径。Floyd-Warshall算法适用于任意权重的图。详细描述05博弈与搜索的结合应用在游戏AI设计中，博弈与搜索的结合应用可以帮助游戏角色更智能地与玩家进行交互。通过使用博弈论和搜索算法，游戏AI可以学习玩家的行为模式，并根据这些模式做出相应的反应。这不仅可以提高游戏的可玩性，还可以为玩家提供更加逼真的游戏体验。游戏AI设计中的博弈与搜索在路径规划中，博弈与搜索的结合应用可以帮助机器人或自动驾驶车辆在复杂的环境中寻找最优路径。通过使用博弈论和搜索算法，机器人或车辆可以评估不同路径的优劣，并根据实际情况选择最佳路径。这有助于提高机器人或车辆的导航精度和效率。路径规划中的博弈与搜索在机器学习中，博弈与搜索的结合应用可以帮助算法在处理大规模数据时更加高效。通过使用博弈论和搜索算法，机器学习模型可以快速地找到最优解或近似最优解。这有助于提高机器学习模型的性能和效率，使其在处理大规模数据时更加可靠和高效。机器学习中的博弈与搜索06总结与展望算法创新与优化未来博弈与搜索算法将更加注重效率、可扩展性和鲁棒性，以适应大规模、复杂问题的求解需求。多智能体系统研究多智能体系统中的博弈与搜索问题将成为一个重要研究方向，涉及多个智能体之间的协作、竞争和决策。博弈论与机器学习结合随着机器学习技术的发展，博弈论与机器学习的结合将为博弈与搜索领域带来新的突破，例如强化学习中的博弈策略优化。博弈与搜索的未来发展方向博弈与搜索算法在游戏AI领域的应用将更加广泛，例如在电子游戏、棋牌游戏等领域中实现更智能的对手和策略。游戏AI自动驾驶系统中的决策和路径规划问题可以通过博弈与搜索算法进行优化，提高车辆行驶的安全性和效率。自动驾驶机器人控制中的任务分配、协作和避障等问题可以通过博弈与搜索算法进行解决，实现更高效、智能的机器人行为。机器人控制博弈与搜索在人工智能领域的应用前景感谢您的观看THANKS