游戏人工智能实验报告二

合集下载

人工智能实验报告

人工智能实验报告

《人工智能》课外实践报告项目名称:剪枝法五子棋所在班级: 2013级软件工程一班小组成员:李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林指导教师:薛笑荣起止时间: 2016-5-10——2016-6-18项目基本信息一、系统分析1.1背景1.1.1 设计背景智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活,五子棋更成为了智力游戏的经典,它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏,让人们能和计算机进行对弈。

能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋,陶冶情操。

并且推进人们对AI的关注和兴趣。

1.1.2可行性分析通过研究,本游戏的可行性有以下三方面作保障(1)技术可行性本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台,使用人工智能进行算法设计,利用剪枝法进行编写,大大减少了内存容量,而且不用使用数据库,便可操作,方便可行,因此在技术上是可行的。

(2)经济可行性开发软件:SublimText(3)操作可行性该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好,具有较强的操作可行性。

1.2数据需求五子棋需要设计如下的数据字段和数据表:1.2.1 估值函数:估值函数通常是为了评价棋型的状态,根据实现定义的一个棋局估值表,对双方的棋局形态进行计算,根据得到的估值来判断应该采用的走法。

棋局估值表是根据当前的棋局形势,定义一个分值来反映其优势程度,来对整个棋局形势进行评价。

本程序采用的估值如下:状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200一般来说,我们采用的是15×15的棋盘,棋盘的每一条线称为一路,包括行、列和斜线,4个方向,其中行列有30路,两条对角线共有58路,整个棋盘的路数为88路。

考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜,这样对于斜线,可以减少8路,即有效的棋盘路数为72路。

对于每一路来说,第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i),其中Ec(i)为计算机的i路估分,Ep(i)为玩家的i路估分。

人工智能实训报告

人工智能实训报告

人工智能实训报告《人工智能实训报告》一、初识人工智能,像打开魔法盒的好奇“哇塞,老师说我们要开始人工智能实训啦!这就像是要打开一个装满魔法的盒子一样。

”我兴奋地对同桌说。

记得那是一个阳光明媚的早晨,教室里的窗帘被风吹得轻轻飘动。

老师抱着一堆关于人工智能的资料走进来,同学们都伸长了脖子张望。

当老师提到人工智能这个词的时候,我脑海里瞬间浮现出科幻电影里那些超级智能的机器人。

同桌眼睛亮晶晶的,凑过来小声说:“你说我们会不会做出像电影里一样厉害的东西呀?”我毫不犹豫地回答:“肯定会的,这肯定超级有趣。

”就像我们在期待一场神秘的冒险,充满了未知的惊喜。

这时候的人工智能在我心里,就像是一个充满无限可能的宝藏,等着我们去挖掘。

二、编程中的迷茫,像迷失在迷宫里的小老鼠“哎呀,这编程怎么这么难啊!我感觉自己像一只迷失在迷宫里的小老鼠。

”我沮丧地跟小组伙伴抱怨。

那天下午,教室里的气氛格外沉闷。

我们坐在电脑前,面对着满屏幕的代码,眼睛都花了。

我敲了几行代码,结果运行的时候总是出错。

我皱着眉头,眼睛死死地盯着屏幕,试图找出问题所在。

小组伙伴在旁边也着急,他说:“你看这里,这个变量是不是定义错了?”我看了看,还是一头雾水。

“我怎么感觉这代码就像一团乱麻,根本理不清。

”我叹了口气。

旁边的另一个同学也说:“我觉得我们就像在黑暗里摸索,根本不知道哪里是出口。

”我们都有点垂头丧气,这时候的人工智能编程就像一座难以翻越的大山,让我们不知所措。

三、小突破的惊喜,像在黑暗中看到一丝曙光“哈哈,我找到问题所在了!这感觉就像在黑暗中突然看到了一丝曙光。

”我兴奋地大喊。

那是一个有点闷热的傍晚,教室里只有我们小组还在奋战。

我一遍又一遍地检查代码,突然发现是一个符号用错了。

当我改正这个错误,程序成功运行出结果的时候,我简直要跳起来了。

小组伙伴们也围了过来,脸上都洋溢着惊喜的笑容。

一个同学说:“哇,你可太厉害了。

这就像在绝望的时候突然有人给了我们希望一样。

人工智能五子棋实验报告

人工智能五子棋实验报告

题目:智能五子棋游戏一、实验目的理解和掌握博弈树的启发式搜索过程和α-β减枝技术,能够用某种程序语言开发一个五子棋博弈游戏。

二、实验要求(1)设计一个15行15列棋盘,要求自行给出估价函数,按极大极小搜索方法,并采用α-β减枝技术。

(2)采用人机对弈方式,对弈双方设置不用颜色的棋子,一方走完后,等待对方走步,对弈过程的每个棋局都在屏幕上显示出来。

当某一方在横、竖或斜方向上先有5个棋子连成一线时,该方为赢。

(3)提交一篇实验论文,以及完整的软件(包括源程序和可可执行程序)和相关文档。

三、实验原理①估价函数的设计:下子后,求在该点的所有8个方向上4格之内的所有的没有阻隔的白子的和加上没有阻隔的黑子的数目之和,和为估价函数的值。

直观来说就是,如果在该点下子后连成同颜色的棋子越多,该点的估价值越大,同时阻挡另一种颜色的棋子越多,估价值也越大。

②判断是否有一方胜出:设计is_win函数,在每一次下子后检查是否是终局(一方胜出或者棋盘下满和局)。

对于棋盘上每一个已经下了棋子的点,检查其4个方向上是否有连续5颗同颜色的棋子,若有,则有一方胜出。

③寻找候选点,用于建立博弈树:对于棋盘上每一个还没有下子的点,测试其附近8个点是否已经下了棋子,若有,把该点加入候选点。

④搜寻最佳着点:根据候选点建立3层的博弈树,再利用估价函数对节点进行比较,得出最佳着点。

四、代码人主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){case 1:{ //更新预测棋盘1最大值及其坐标maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}case 2:{ //更新预测棋盘2最大值及其坐标maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}case 3:{ //更新预测棋盘3最大值及其坐标maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}case 4:{ //更新预测棋盘4最大值及其坐标maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}case 5:{ //更新预测棋盘5最大值及其坐标maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}case 6:{ //更新预测棋盘6最大值及其坐标maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}case 7:{ //更新预测棋盘7最大值及其坐标maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}AI主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxValue1=preBoard1[i][j];maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxValue2=preBoard2[i][j];maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxValue3=preBoard3[i][j];maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxValue4=preBoard4[i][j];maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxValue5=preBoard5[i][j];maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxValue6=preBoard6[i][j];maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxValue7=preBoard7[i][j];maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}五、感想通过这个试验,我对估价函数,极大极小搜索方法,α-β减枝技术有了更全面的认识,对它们的运用也更加熟练。

人工智能在娱乐与游戏领域的应用调研报告

人工智能在娱乐与游戏领域的应用调研报告

人工智能在娱乐与游戏领域的应用调研报告一、引言随着科技的不断发展,人工智能逐渐渗透到各个行业,并在娱乐与游戏领域展现出巨大的潜力。

本报告就人工智能在娱乐与游戏领域的应用进行调研,并探讨其未来发展趋势。

二、人工智能技术在游戏中的应用1. 游戏智能化人工智能技术赋予游戏角色智能化,使其能够更具自主性和逼真性,增强游戏的趣味性和挑战性。

例如,人工智能可以用于敌人智能的设定,使游戏中的敌人更有智能,提高游戏难度和可玩性。

2. 游戏助手人工智能在游戏中扮演着助手的角色,可以为玩家提供实时的游戏指导、技巧分享和解谜提示。

通过与玩家的互动,人工智能助手能够根据玩家的喜好和游戏习惯,提供个性化的游戏建议,提升玩家的游戏体验。

三、人工智能技术在娱乐领域的应用1. 电影与影视人工智能技术在电影制作中扮演了重要角色。

通过人工智能分析巨量的数据,可以实现影片内容的个性化推荐,帮助电影公司进行市场预测和票房预测。

此外,人工智能还可以用于影视特效的制作,提高影片的视觉效果。

2. 音乐人工智能技术在音乐创作和演奏中发挥着重要作用。

通过分析和学习巨量的音乐作品,人工智能可以生成新的音乐作品,提供音乐创作的灵感和创意。

此外,人工智能还可以根据用户的喜好和情绪,为用户推荐个性化的音乐列表。

3. 虚拟现实人工智能技术和虚拟现实技术的结合,为用户打造了更加沉浸式的虚拟娱乐体验。

通过人工智能的分析,虚拟现实设备可以根据用户的行为和情绪调整游戏的节奏和难度,提供更加贴合用户需求的虚拟世界。

四、人工智能在娱乐与游戏领域的未来发展趋势1. 更加智能化人工智能在娱乐与游戏领域的应用将更加智能化和个性化。

通过深度学习和模式识别等技术的不断进步,人工智能能够更加准确地理解用户的需求,提供更加个性化的娱乐与游戏体验。

2. 融入更多领域未来,人工智能将进一步融入更多领域,如体感技术、增强现实等,为用户提供更加真实和沉浸式的娱乐与游戏体验。

3. 引发行业变革人工智能技术的发展将引发娱乐与游戏行业的变革。

人工智能在电子游戏中的发展研究报告

人工智能在电子游戏中的发展研究报告

人工智能在电子游戏中的发展研究报告摘要:本文主要研究人工智能在电子游戏中的发展,探讨了人工智能技术在游戏中的应用,以及对游戏体验的影响。

通过对多个游戏案例的分析和比较,我们发现人工智能已经成为游戏开发的重要组成部分,为游戏提供了更加复杂和真实的体验,同时也遇到了一些挑战和限制。

最后,我们展望了未来人工智能在电子游戏领域的发展前景。

第一章介绍随着人工智能技术的不断发展,其在各个领域的应用越来越广泛,其中包括电子游戏。

游戏开发者利用人工智能技术,使得游戏更加智能化、真实化的体验。

第二章人工智能在游戏领域的应用2.1 游戏智能化人工智能技术的应用使得游戏中的角色更加智能,具备自主决策的能力。

例如,在角色扮演游戏中,人工智能可以使得非玩家角色具备更加真实的行为和反应,增加游戏的挑战性和乐趣性。

2.2 游戏改善体验人工智能技术还可以用于改善游戏体验,提供更加友好和个性化的游戏环境。

通过分析玩家的游戏习惯和喜好,人工智能可以调整游戏的难度和内容,使得玩家能够获得更好的游戏体验。

2.3 游戏AI对战人工智能技术在游戏对战中的应用也越来越广泛。

AI玩家具备了强大的算法和学习能力,可以与玩家进行智能化的对战。

这种AI对战不仅增加了游戏的挑战性,也提高了游戏的可玩性。

2.4 游戏违规行为检测人工智能技术还可以用于游戏违规行为的检测和监控。

通过对游戏数据的分析,人工智能可以及时发现违规行为,并采取相应的措施。

第三章人工智能在游戏中的挑战与限制虽然人工智能在游戏中有着广泛的应用,但也面临着一些挑战和限制。

首先,人工智能算法的复杂性和计算量大大增加了游戏开发的难度。

其次,人工智能的决策过程有时难以解释和理解,给游戏开发者带来了一定的困扰。

此外,人工智能的表现也存在不稳定性和不可预测性的问题,可能会影响游戏的平衡性。

第四章未来展望随着人工智能技术的不断发展,我们对未来在游戏领域中人工智能的应用有着更高的期望。

首先,人工智能将使得游戏具备更加智能化、真实化的交互体验。

AI在游戏测试中的创新调研报告

AI在游戏测试中的创新调研报告

AI在游戏测试中的创新调研报告一、引言在当今数字游戏市场的竞争日益激烈的背景下,游戏开发公司亟需寻求创新的方式来提高游戏质量和用户体验。

人工智能(AI)作为一种新兴技术,被广泛应用于各个领域。

本报告旨在调研AI在游戏测试中的创新应用,通过分析相关案例和市场需求,为游戏开发公司提供可行的AI解决方案。

二、AI在游戏测试中的应用案例1. 自动化测试传统的游戏测试往往需要大量的人力和时间来完成,这不仅增加了成本,也难以保证测试结果的准确性和覆盖范围。

通过将AI技术应用于游戏测试中,可以实现自动化测试,大大提高测试效率和准确性。

AI可以通过学习和分析游戏规则,自动进行大规模的游戏测试,并生成详尽的测试报告,为游戏开发公司提供全面的测试数据支持。

2. 人机对战测试人机对战是游戏测试中常见的一项任务,传统的测试方法往往依赖于测试员的操作和判断,存在主观性和局限性。

AI可以通过学习玩家的操作习惯和游戏策略,模拟出类似于真实玩家的行为,实现更真实的人机对战测试。

通过AI在游戏测试中的应用,测试员可以更全面地了解游戏的平衡性和竞技性,为游戏的完善和优化提供参考依据。

三、AI在游戏测试中的优势1. 提高测试效率和准确性AI在游戏测试中的自动化能力可以大大提高测试效率和准确性。

传统的测试方法需要测试员进行大量的重复操作,容易产生疏漏和错误。

而AI可以通过学习和模拟游戏规则和玩家行为,以更快速、准确的方式进行测试,避免了人为因素对测试结果的影响。

2. 拓展测试覆盖范围游戏测试需要覆盖各种游戏场景和玩法,传统的测试方法往往面临着测试时间限制和人力不足的问题。

而AI可以在短时间内进行大规模的测试,并模拟各种游戏情景,从而拓展了测试的覆盖范围,提高了测试的全面性和深度。

3. 提供个性化的测试体验AI可以根据玩家的游戏偏好和行为模式,个性化地进行测试,提供更贴合用户需求的游戏体验。

传统的测试方法往往无法考虑到每个玩家的个体差异,而AI可以通过学习和分析玩家数据,针对性地定制测试方案,满足不同玩家的需求。

游戏人工智能实验报告二

游戏人工智能实验报告二

实验二聚集与避障实验报告一、实验目的掌握游戏中聚集与避障的人工智能算法,理解宽视野和有限视野的区别二、实验仪器Windows 7系统Microsoft Visual Studio2015三、实验原理及过程//描述聚集与避障的算法原理//描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明智能体只考虑哪些在检测盒内的障碍物。

初始的时候,要将游戏世界中所有的障碍物都迭代到内存中,并标记哪些在检测盒内的障碍物以作进一步分析,然后把所有已经标记的障碍物都转换到智能体的局部空间。

转换坐标后,那些x坐标为负值的物体将不被考虑,所以问题就变得简单多了,接下来必须要检测障碍物是否和检测盒重叠。

使障碍物的包围半径扩大检测盒宽度的一半。

然后测试该障碍物的y值是否小于这个值(即障碍物的包围半径加上检测盒宽度的一半)。

此时,只剩下那些与检测盒相交的障碍物了。

接下来我们找出离智能体最近的相交点。

再一次在局部空间中计算,第三步中扩大了障碍物的包围半径。

用简单的线圆周相交测试方法可以得到被扩大的圈和x轴的相交点。

四、实验结果五、实验心得(需包括有何不足如何改进)//你认为目前的聚集与避障有什么不足之处,如何改进目前的聚集与避障的不足之处在于:可能会因为错误的方案设计而搞错导致路线的躲闪。

还有就是从实验2开始,我的电脑本身出现了COMCTL32.LIB文件LINK的错误,后来在同学的帮助下我解决了这个问题。

如何改进:实验前必须要经过精确的计算并且代码不能出现任何错误。

把COMCTL32.LIB文件载入文件以让程序正确运行。

六、主要代码#include"main.h"#include"time.h"//---------------------------------------------------------------------------/*Book: AI for Game DevelopersAuthors: David M. Bourg & Glenn SeemannExample: Flocking, Chapter 4*///---------------------------------------------------------------------------#define_TIMESTEP 0.0025#define_TOL 1e-10#define_FWDTIME 10#define_THRUSTFACTOR 1.0#define _CHASESETUP true#define_SPAWN_AREA_R 100#define_MAX_NUM_UNITS 20#define_UNIT_LENGTH 4#define_OBSTACLE_RADIUS_FACTOR 8#define_OBSTACLE_RADIUS _OBSTACLE_RADIUS_FACTOR * _UNIT_LENGTH #define_COLLISION_VISIBILITY_FACTOR 25#define_WIDEVIEW_RADIUS_FACTOR 200#define_NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR 50#define_LIMITEDVIEW_RADIUS_FACTOR 30#define_SEPARATION_FACTOR 5#define_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR 1#define_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR 1#define_NUM_OBSTACLES 8// Global Variables:int FrameCounter = 0;RigidBody2D Units[_MAX_NUM_UNITS];Vector Target;Vector Obstacles[_NUM_OBSTACLES];bool Initialize(void){int i;GetRandomNumber(0, _WINWIDTH, true);for(i=0; i<_MAX_NUM_UNITS; i++){Units[i].fMass = 10;Units[i].fInertia = 10;Units[i].fInertiaInverse = 1/10;Units[i].vPosition.x = GetRandomNumber(_WINWIDTH/2-_SPAWN_AREA_R, _WINWIDTH/2+_SPAWN_AREA_R, false);Units[i].vPosition.y = GetRandomNumber(_WINHEIGHT/2-_SPAWN_AREA_R, _WINHEIGHT/2+_SPAWN_AREA_R, false);Units[i].fWidth = _UNIT_LENGTH/2;Units[i].fLength = _UNIT_LENGTH;Units[i].fHeight = _UNIT_LENGTH;Units[i].fOrientation = GetRandomNumber(0, 360, false);Units[i].CD.y = -0.12*Units[i].fLength; Units[i].CD.x = 0.0f; // coordinates of the body center of dragUnits[i].CT.y = -0.50*Units[i].fLength; Units[i].CT.x = 0.0f; // coordinates of the propeller thrust vectorUnits[i].CPT.y = 0.5*Units[i].fLength; Units[i].CPT.x = -0.5*Units[i].fWidth; // coordinates of the port bow thrusterUnits[i].CST.y = 0.5*Units[i].fLength; Units[i].CST.x = 0.5*Units[i].fWidth; // coordinates of the starboard bow thrusterUnits[i].ProjectedArea = (Units[i].fLength + Units[i].fWidth) * Units[i].fHeight;Units[i].Leader = false;if(i>_MAX_NUM_UNITS/2){Units[i].Interceptor = true;Units[i].ThrustForce = _THRUSTFORCE*1.5f;} else {Units[i].Interceptor = false;Units[i].ThrustForce = _THRUSTFORCE;}}for(i=0; i<_NUM_OBSTACLES; i++){Obstacles[i].x = GetRandomNumber(_OBSTACLE_RADIUS*4, _WINWIDTH-_OBSTACLE_RADIUS*4, false);Obstacles[i].y = /*_WINHEIGHT/2;*/GetRandomNumber(_OBSTACLE_RADIUS*4, _WINHEIGHT-_OBSTACLE_RADIUS*4, false);}return true;}void DoUnitAI(int i){int j;int N;Vector Pave;Vector Vave;Vector Fs;Vector Pfs;Vector d, u, v, w;double m;int Nf;bool InView;bool DoFlock = WideView || LimitedView || NarrowView;int RadiusFactor;// begin Flock AIFs.x = Fs.y = Fs.z = 0;Pave.x = Pave.y = Pave.z = 0;Vave.x = Vave.y = Vave.z = 0;N = 0;Pfs.x = 0;Pfs.y = Units[i].fLength / 2.0f;Nf = 0;for(j=1; j<_MAX_NUM_UNITS; j++){if(i!=j){InView = false;d = Units[j].vPosition - Units[i].vPosition;w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, d);if(((w.y > 0) && (fabs(w.x) < fabs(w.y)*_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR)))if(d.Magnitude() <= (Units[i].fLength * _NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR))Nf++;if(WideView){InView = ((w.y > 0) || ((w.y < 0) && (fabs(w.x) > fabs(w.y)*_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR)));RadiusFactor = _WIDEVIEW_RADIUS_FACTOR;}if(LimitedView){InView = (w.y > 0);RadiusFactor = _LIMITEDVIEW_RADIUS_FACTOR;}if(NarrowView){InView = (((w.y > 0) && (fabs(w.x) < fabs(w.y)*_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR)));RadiusFactor = _NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR;}if(InView && (Units[i].Interceptor == Units[j].Interceptor)){if(d.Magnitude() <= (Units[i].fLength * RadiusFactor)){Pave += Units[j].vPosition;Vave += Units[j].vVelocity;N++;}}// Separation Rule:if(InView)//(w.y > 0) || ((w.y < 0) && (fabs(w.x) > fabs(w.y)*_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR))) {if(d.Magnitude() <= (Units[i].fLength * _SEPARATION_FACTOR)){if(w.x < 0) m = 1;if(w.x > 0) m = -1;Fs.x += m*_STEERINGFORCE * (Units[i].fLength * _SEPARATION_FACTOR) / d.Magnitude();}}}}// Cohesion Rule:if(DoFlock && (N > 0)){Pave = Pave / N;v = Units[i].vVelocity;v.Normalize();u = Pave - Units[i].vPosition;u.Normalize();w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, u);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;if(fabs(v*u) < 1.0f)Fs.x += m * _STEERINGFORCE * acos(v * u) / pi; }// Alignment Rule:if(DoFlock && (N > 0)){Vave = Vave / N;u = Vave;u.Normalize();v = Units[i].vVelocity;v.Normalize();w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, u);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;if(fabs(v*u) < 1)Fs.x += m * _STEERINGFORCE * acos(v * u) / pi; }// Chase the target if the unit is a leaderif(Chase){if(Nf == 0)Units[i].Leader = true;elseUnits[i].Leader = false;if((Units[i].Leader || !DoFlock)){if(!Units[i].Interceptor){// Chaseu = Units[0].vPosition;d = u - Units[i].vPosition;w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, d);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;Fs.x += m*_STEERINGFORCE;} else {// InterceptVector s1, s2, s12;double tClose;Vector Vr12;Vr12 = Units[0].vVelocity-Units[i].vVelocity; // closing velocitys12 = Units[0].vPosition - Units[i].vPosition; // range to closetClose = s12.Magnitude() / Vr12.Magnitude(); // time to closes1 = Units[0].vPosition + (Units[0].vVelocity * tClose);Target = s1;s2 = s1 - Units[i].vPosition;w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, s2);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;Fs.x += m*_STEERINGFORCE;}}}// Collision avoidance (with static obstacles)Vector a, p, b;for(j=0; j<_NUM_OBSTACLES; j++){u = Units[i].vVelocity;u.Normalize();v = u * _COLLISION_VISIBILITY_FACTOR * Units[i].fLength;a = Obstacles[j] - Units[i].vPosition;p = (a * u) * u;b = p - a;if((b.Magnitude() < _OBSTACLE_RADIUS) && (p.Magnitude() < v.Magnitude())){// impending collision...steer awayw = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, a);w.Normalize();if(w.x < 0) m = 1;if(w.x > 0) m = -1;Fs.x += m * _STEERINGFORCE * (_COLLISION_VISIBILITY_FACTOR *Units[i].fLength)/a.Magnitude();}}// apply accumulated steering forceUnits[i].Fa = Fs;Units[i].Pa = Pfs;// end Flock AI}void UpdateSimulation(void){double dt = _TIMESTEP;int i;// initialize the back bufferif(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT){ClearBackBuffer();DrawObstacles();}// Update player controlled unit:Units[0].SetThrusters(false, false, 1);Units[0].SetThrusters(false, false, 1);if (IsKeyDown(VK_RIGHT))Units[0].SetThrusters(true, false, 0.5);if (IsKeyDown(VK_LEFT))Units[0].SetThrusters(false, true, 0.5);Units[0].UpdateBodyEuler(dt);if(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT)DrawCraft(Units[0], RGB(0, 255, 0));if(Units[0].vPosition.x > _WINWIDTH) Units[0].vPosition.x = 0;if(Units[0].vPosition.x < 0) Units[0].vPosition.x = _WINWIDTH;if(Units[0].vPosition.y > _WINHEIGHT) Units[0].vPosition.y = 0;if(Units[0].vPosition.y < 0) Units[0].vPosition.y = _WINHEIGHT;// update computer controlled units:for(i=1; i<_MAX_NUM_UNITS; i++){DoUnitAI(i);if(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT){if(Units[i].Leader)DrawCraft(Units[i], RGB(255,0,0));else {if(Units[i].Interceptor)DrawCraft(Units[i], RGB(255,0,255));elseDrawCraft(Units[i], RGB(0,0,255));}}if(Units[i].vPosition.x > _WINWIDTH) Units[i].vPosition.x = 0;if(Units[i].vPosition.x < 0) Units[i].vPosition.x = _WINWIDTH;if(Units[i].vPosition.y > _WINHEIGHT) Units[i].vPosition.y = 0;if(Units[i].vPosition.y < 0) Units[i].vPosition.y = _WINHEIGHT;} // end i-loopif(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT) {CopyBackBufferToWindow();FrameCounter = 0;} elseFrameCounter++;}void DrawCraft(RigidBody2D craft, COLORREF clr){Vector vList[5];double wd, lg;int i;Vector v1;wd = craft.fWidth;lg = craft.fLength;vList[0].y = lg/2; vList[0].x = wd/2;vList[1].y = -lg/2; vList[1].x = wd/2;vList[2].y = -lg/2; vList[2].x = -wd/2;vList[3].y = lg/2; vList[3].x = -wd/2;vList[4].y = lg/2*1.5; vList[4].x = 0;for(i=0; i<5; i++){v1 = VRotate2D(craft.fOrientation, vList[i]);vList[i] = v1 + craft.vPosition;}DrawLine(vList[0].x, vList[0].y, vList[1].x, vList[1].y, 2, clr);DrawLine(vList[1].x, vList[1].y, vList[2].x, vList[2].y, 2, clr);DrawLine(vList[2].x, vList[2].y, vList[3].x, vList[3].y, 2, clr);DrawLine(vList[3].x, vList[3].y, vList[4].x, vList[4].y, 2, clr);DrawLine(vList[4].x, vList[4].y, vList[0].x, vList[0].y, 2, clr);if(ShowVectors){Vector v, u;double f = 0.025;// Show velocity vectors in greenDrawLine(craft.vPosition.x, craft.vPosition.y, craft.vPosition.x+craft.vVelocity.x, craft.vPosition.y+craft.vVelocity.y, 3, RGB(0,255,0));// Show force vectors in black// thrust vectorv.x = 0;v.y = craft.ThrustForce*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.CT.x;u.y = craft.CT.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x, craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));// port steering forcev.x = craft.PThrust.x*f;v.y = craft.PThrust.y*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.CPT.x;u.y = craft.CPT.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x, craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));// stbd steering forcev.x = craft.SThrust.x*f;v.y = craft.SThrust.y*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.CST.x;u.y = craft.CST.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x, craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));// applied forcev.x = craft.Fa.x*f;v.y = craft.Fa.y*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.Pa.x;u.y = craft.Pa.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x,craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));}}void DrawObstacles(void){int i;RECT r;int radius = _OBSTACLE_RADIUS/2;for(i=0; i<_NUM_OBSTACLES; i++){SetRect(&r, Obstacles[i].x - radius, Obstacles[i].y - radius, Obstacles[i].x + radius, Obstacles[i].y + radius);DrawEllipse(&r, 2, RGB(255,0,0));}}/*void DoAttractCraft2(void){// Apply Leonard-Jones potential force to Craft2// todo: make sure rigidbody calcloads function handles itVector r = Craft2.vPosition - Craft1.vPosition;Vector u = r;u.Normalize();double k1 = 0.5e2; // repeldouble k2 = 1.0e2; // attractk2*pow(Craft2.fLength*3/r.Magnitude(), 2)) ) * u);Craft2.Pa.x = 0;Craft2.Pa.y = Craft2.fLength / 2;Target = Craft1.vPosition;}*/int GetRandomNumber(int min, int max, bool seed) {int number;if(seed)srand( (unsigned)time( NULL ) );number = (((abs(rand())%(max-min+1))+min));if(number>max)number = max;if(number<min)number = min;return number;}。

人工智能α-β剪枝实现的一字棋实验报告

人工智能α-β剪枝实现的一字棋实验报告

实验 5:-剪枝实现一字棋一、实验目的学习极大极小搜寻及-剪枝算法实现一字棋。

二、实验原理1.游戏规则"一字棋 "游戏(又叫 "三子棋 " 或"井字棋 "),是一款十分经典的益智小游戏。

"井字棋 " 的棋盘很简单,是一个 3× 3 的格子,很像中国文字中的 " 井"字,因此得名 "井字棋 "。

"井字棋 "游戏的规则与 "五子棋 " 十分近似, "五子棋 "的规则是一方第一五子连成一线就成功; "井字棋 "是一方第一三子连成一线就成功。

2.极小极大剖析法设有九个空格,由 MAX,MIN 二人棋战,轮到谁走棋谁就往空格上放一只自己的棋子,谁先使自己的棋子组成 "三子成一线 "(同一行或列或对角线全部是某人的棋子 ),谁就获得了成功。

○╳用圆圈表示 MAX,用叉号代表 MIN○○○╳╳比方左图中就是MAX 取胜的棋局。

估价函数定义以下设棋局为P,估价函数为e(P)。

(1) 若 P 对任何一方来说都不是获胜的地点,则e(P)=e(那些仍为MAX 空着的完好的行、列或对角线的总数 )-e(那些仍为 MIN 空着的完好的行、列或对角线的总数 )(2)若 P 是 MAX 必胜的棋局,则 e(P)=+(实质上赋了 60)。

(3)若 P 是 B 必胜的棋局,则 e(P)= -(实质上赋了 -20)。

比方 P 以下列图示 ,则 e(P)=5-4=1○需要说明的是, +赋 60,- 赋-20 的原由是机器╳若赢了,则无论玩家下一步能否会赢,都会走这步必赢棋。

3.- 剪枝算法上述的极小极大剖析法,实质是先生成一棵博弈树,而后再计算其倒推值,至使极小极大剖析法效率较低。

于是在极小极大剖析法的基础上提出了- 剪枝技术。

人工智能实验报告(二)2024

人工智能实验报告(二)2024

人工智能实验报告(二)
引言概述:
本文是关于人工智能实验的报告,主要研究了人工智能技术在
不同领域应用的情况。

通过实验,我们探讨了人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理、机器学习和智能推荐等方面的应用。


过这些实验,我们可以深入了解人工智能技术的发展和应用前景。

正文内容:
1. 语音识别
- 分析语音识别技术的基本原理和方法
- 探索语音识别在智能助手、语音控制和语音翻译等领域的应

- 研究不同语音识别算法的准确性和鲁棒性
2. 图像处理
- 研究图像处理算法及其在人脸识别、图像识别和图像增强等
方面的应用
- 比较不同图像处理算法的效果和性能
- 探讨图像处理技术在医疗、安防和智能交通等领域的潜力
3. 自然语言处理
- 分析自然语言处理技术的研究方向和应用场景
- 探讨自然语言处理在智能客服、文本分类和情感分析等方面
的应用
- 研究不同自然语言处理模型的性能和可扩展性
4. 机器学习
- 研究机器学习算法的基本原理和发展趋势
- 探索机器学习在数据挖掘、预测分析和推荐系统等领域的应用
- 比较不同机器学习算法的准确性和效率
5. 智能推荐
- 分析智能推荐算法的特点和应用场景
- 探讨智能推荐在电商、社交媒体和音乐平台等领域的应用
- 研究不同智能推荐算法的精度和个性化程度
总结:
通过本次实验,我们对人工智能技术在不同领域的应用有了更深入的了解。

语音识别、图像处理、自然语言处理、机器学习和智能推荐等方面的技术都展现出了巨大的潜力和发展空间。

随着人工智能技术的不断进步,我们可以期待在未来的各个领域看到更多创新和应用。

人工智能技术在游戏行业的应用调研报告

人工智能技术在游戏行业的应用调研报告

人工智能技术在游戏行业的应用调研报告一、引言游戏行业一直是技术创新的热点领域之一,近年来,人工智能技术的迅猛发展为游戏行业带来了新的机遇和挑战。

本报告旨在对人工智能技术在游戏行业的应用情况进行调研,为进一步推动游戏行业的发展提供参考。

二、人工智能技术在游戏设计中的应用1. 游戏智能代理游戏智能代理是人工智能技术最常见的应用之一,通过模拟人类的思维和行为来为游戏中的虚拟角色赋予智能。

例如,在角色扮演类游戏中,智能代理可以模拟人类玩家的决策过程,实现自主的行动和互动,提升游戏的真实感和趣味性。

2. 游戏中的人工智能算法在游戏设计中,人工智能算法可以用于优化游戏体验和提升游戏性能。

例如,利用机器学习算法可以实现游戏中的随机事件生成、动态场景调整等,提供更加个性化和有挑战性的游戏体验。

三、人工智能技术在游戏开发中的应用1. 游戏内容生成传统的游戏开发需要耗费大量的时间和人力来设计和制作游戏内容,而人工智能技术可以通过生成算法和智能建模技术,实现自动化的游戏内容生成。

例如,通过编写生成算法和深度学习模型,可以实现自动生成地图、关卡和任务等游戏元素,加速游戏开发进程。

2. 游戏智能化测试游戏测试是游戏开发过程中的关键环节,传统的游戏测试通常由人工测试人员进行,时间和效率都存在一定的限制。

而利用人工智能技术,可以通过自动化测试工具和机器学习算法,实现对游戏的智能化测试,提升测试效率和质量。

四、人工智能技术在游戏运营中的应用1. 游戏推荐系统游戏推荐系统是游戏运营中的重要环节之一,传统的游戏推荐系统通常是基于用户的历史数据和游戏评分进行推荐。

而引入人工智能技术后,可以通过分析用户的行为数据、社交网络数据等,实现更加精准的个性化推荐,提升用户的游戏体验和满意度。

2. 游戏反作弊系统在线游戏中,作弊行为是一个普遍存在的问题,传统的反作弊系统主要依靠规则引擎和人工审核来检测作弊行为。

而人工智能技术可以通过机器学习算法和行为分析,实现自动化的作弊行为检测和预防,提升游戏的公平性和安全性。

人工智能对电子游戏的影响调研报告

人工智能对电子游戏的影响调研报告

人工智能对电子游戏的影响调研报告随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)正逐渐渗透到各个领域。

电子游戏作为现代娱乐产业的重要组成部分,也受到了人工智能技术的深刻影响。

本篇报告将对人工智能对电子游戏的影响进行调研,并从不同方面探讨其对电子游戏产业的变革。

一、人工智能在游戏创作中的应用1. 游戏智能角色的提升人工智能技术的应用使得游戏中的人物角色能够拥有更加智能化的表现。

智能角色拥有自主决策、自主行动的能力,能够根据玩家的不同操作做出不同的反应,提供更加丰富的游戏体验。

例如,在角色扮演游戏中,游戏角色可以自主学习技能、自动调整战斗策略,与玩家进行更具挑战性的对战。

2. 游戏关卡生成人工智能技术还可以用于自动生成游戏关卡,为玩家提供更多的游戏内容。

通过学习玩家的游戏习惯和喜好,人工智能可以生成不同的关卡元素,使得游戏体验更加多样化和个性化。

这种关卡生成方式还可以提高游戏的可持续性,减少开发者的工作量。

二、人工智能在游戏运营中的应用1. 游戏用户行为分析人工智能技术使得游戏运营者能够更加准确地分析用户行为和需求。

通过人工智能算法的运用,游戏运营者能够了解用户在游戏中的喜好、游戏习惯以及消费行为等方面的信息,进而根据用户的需求进行游戏的改进和更新。

这能够提高游戏的用户满意度,也有利于游戏运营者制定更加科学的营销策略。

2. 游戏反作弊系统人工智能技术在游戏反作弊方面有着巨大的应用潜力。

通过人工智能算法的运用,游戏开发者可以检测和识别玩家的作弊行为,如外挂、刷金币等,从而保证游戏的公平性和正常秩序。

人工智能技术在反作弊方面不断演进,目前已经取得了一定的成果,但仍然面临很多挑战,如快速适应新型作弊手段等。

三、人工智能对游戏产业的变革1. 游戏的可订制性增强在人工智能技术的驱动下,游戏的可订制性得到了极大的提升。

玩家可以根据自己的喜好和需求进行个性化的游戏设置,拥有更富有个性特色的游戏体验。

人工智能导论实验报告:吃豆人游戏

人工智能导论实验报告:吃豆人游戏

人工智能导论实验报告学院:计算机科学与技术学院专业:计算机科学与技术2016.12.20目录人工智能导论实验报告 (1)一、简介(对该实验背景,方法以及目的的理解) (2)1. 实验背景 (2)2. 实验方法 (3)3. 实验目的 (3)二、方法(对每个问题的分析及解决问题的方法) (3)Q1: Depth First Search (3)Q2: Breadth First Search (4)Q3: Uniform Cost Search (5)Q4: A* Search (6)Q5: Corners Problem: Representation (6)Q6: Corners Problem: Heuristic (6)Q7: Eating All The Dots: Heuristic (7)Q8: Suboptimal Search (7)三、实验结果(解决每个问题的结果) (7)Q1: Depth First Search (7)Q2: Breadth First Search (9)Q3: Uniform Cost Search (10)Q4: A* Search (12)Q5: Corners Problem: Representation (13)Q6: Corners Problem: Heuristic (14)Q7: Eating All The Dots: Heuristic (14)Q8: Suboptimal Search (15)自动评分 (15)四、总结及讨论(对该实验的总结以及任何该实验的启发) (15)一、简介(对该实验背景,方法以及目的的理解)1.实验背景1) 自人工智能概念被提出,人工智能的发展就受到了很大的关注,取得了长足的发展,成为一门广泛的交叉和前沿科学。

到目前,弱人工智能取得了长足的发展,而强人工智能则暂时处于瓶颈。

2)吃豆人Pacman 居住在亮蓝色的世界里,在这个世界有弯曲的走廊和美味佳肴。

人工智能实验1-2

人工智能实验1-2

试验1:用谓词表示猴子摘香蕉问题实验内容:利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题:房内有一个猴子,一个箱子,天花板上挂了一串香蕉,其位置如图所示,猴子为了拿到香蕉,它必须把箱子搬到香蕉下面,然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词,列出问题的初始化状态(即下图所示状态),目标状态(猴子拿到了香蕉,站在箱子上,箱子位于位置b)。

写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域,然后编程实现。

实验目的:通过此实验加深对谓词逻辑和谓词知识表示的理解。

实验报告要求:所撰写的实验报告必须包含以下内容:1. 所用谓词的定义以及每个谓词的功能及变量的个体域;2. 实验结果;(可截图)3. 提供全部源程序及软件的可执行程序。

(打印)实验2:八数码问题实验内容:八数码问题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。

2 5 4 1 2 33 7 8 41 8 6 7 6 5(a) 初始状态(b) 目标状态请任选一种盲目搜索算法(深度优先搜索或宽度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(A 算法或A* 算法)编程求解八数码问题(初始状态任选),并对实验结果进行分析,得出合理的结论。

实验目的:1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程;2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用;3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。

实验报告要求所撰写的实验报告必须包含以下内容:1. 算法基本原理和流程框图;2. 基本数据结构分析和实现;3. 编写程序的各个子模块,按模块编写文档,含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等;4. 程序运行结果,含使用的搜索算法及搜索路径等;5. 实验结果分析;6. 结论;7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。

2。

游戏人工智能实验报告

游戏人工智能实验报告

游戏人工智能实验报告
游戏人工智能实验是将机器学习技术应用于游戏开发过程中的一项重要研究领域,旨在使游戏获得更好的人机交互体验和更高的技术效果。

本次游戏人工智能实验的实验目的是通过学习模型来改进游戏开发中的人机交互体验,使游戏更加有趣。

实验内容
本次实验通过实现一个游戏,使用机器学习技术来改善游戏开发中的人机交互体验,使游戏更加有趣。

游戏的功能如下:
1.玩家可以使用鼠标或键盘控制自己的角色,操控它穿梭在地图中并对怪物进行战斗。

2.游戏中的怪物有多种类别,每一种怪物都有不同的攻击行为和防御能力,玩家需要尝试采取有效的战术才能成功击败怪物。

3.使用机器学习技术改进怪物的智能,使怪物更加智能,能够根据特定的策略来制定攻击和防御策略。

4.使用学习模型,让游戏能够自我改进,根据玩家的游戏行为,调整游戏的难度,使玩家能够更快的获得成功,从而提供更好的游戏体验。

实验结果
本次实验结果表明,使用机器学习技术改进游戏开发中的人机交互体验,能够有效提高游戏的有趣性和对玩家的反馈效果,使玩家更加融入游戏,获得更好的游戏体验。

山东大学人工智能实验二实验报告

山东大学人工智能实验二实验报告
#include <queue> #include <vector> #include <iostream> using namespace std; int direc[4][2] = { { 0, 1 }, { -1, 0 }, { 0, -1 }, { 1, 0 } }; enum Flag { SEAL, OPEN, UNVISITED };
Queue_Node *point; }Seal;
class A_Star { public: //构造函数 A_Star() { input(); } ~A_Star() { for (int i = 1; i <= _len; ++i) { for (int j = 1; j <= _wid; ++j) { if (_seal[i][j].point != NULL) { delete _seal[i][j].point; } } } for (int i = 0; i <= _len; ++i) { delete[]_seal[i]; delete[]_maze[i]; } delete[]_seal; delete[]_maze; } void input() { cout << "输入: 迷宫左边长,上边宽! 例如:30 20" << endl; cin >> _len >> _wid; _seal = new Seal*[_len + 1]; _maze = new unsigned char*[_len <= _len; ++i) { _seal[i] = new Seal[_wid + 1]; _maze[i] = new unsigned char[_wid + 1];

人工智能实验报告

人工智能实验报告

人工智能实验报告一、实验背景随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)已经成为当今世界最具影响力的技术之一。

它在各个领域的应用不断拓展,从医疗保健到金融服务,从交通运输到娱乐产业,都能看到人工智能的身影。

为了更深入地了解人工智能的工作原理和性能表现,我们进行了一系列的实验。

二、实验目的本次实验的主要目的是探究人工智能在不同任务中的能力和局限性,评估其对数据的处理和分析能力,以及观察其在复杂环境中的学习和适应能力。

三、实验设备与环境我们使用了高性能的计算机服务器,配备了先进的图形处理单元(GPU),以加速模型的训练和运算。

实验所使用的软件包括主流的深度学习框架,如 TensorFlow 和 PyTorch 等。

实验环境为一个安静、稳定的实验室,确保实验过程不受外界干扰。

四、实验内容1、图像识别任务我们选取了大规模的图像数据集,如 ImageNet ,让人工智能模型学习识别不同的物体类别。

通过调整模型的架构和参数,观察其在图像分类任务中的准确率和召回率的变化。

2、自然语言处理任务利用大规模的文本数据集,如维基百科和新闻文章,训练人工智能模型进行文本分类、情感分析和机器翻译等任务。

比较不同模型在处理自然语言时的表现和效果。

3、强化学习任务通过构建虚拟环境,让人工智能模型通过与环境的交互和试错来学习最优的行为策略。

例如,在游戏场景中,让模型学习如何取得最高分或最优的游戏结果。

五、实验步骤1、数据准备首先,对收集到的图像和文本数据进行清洗和预处理,包括去除噪声、转换数据格式、标记数据类别等。

2、模型选择与构建根据实验任务的特点,选择合适的人工智能模型架构,如卷积神经网络(CNN)用于图像识别,循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)用于自然语言处理。

3、模型训练使用准备好的数据对模型进行训练,调整训练参数,如学习率、迭代次数、批量大小等,以获得最佳的训练效果。

4、模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估,计算各种性能指标,如准确率、召回率、F1 值等,以衡量模型的性能。

人工智能实验报告 产生式系统推理 动物识别

人工智能实验报告 产生式系统推理 动物识别

ch=fgetc(fp); } rule[i].cod[tempcodn++]=tempxuh; tempxuh=0; if(ch=='-')//下一个是结论 { ch=fgetc(fp); ch=fgetc(fp); while(ch<='9'&&ch>='0') { tempxuh=tempxuh*10+ch-'0'; ch=fgetc(fp); } rule[i].rslt=tempxuh; }//if else if(ch=='*') { ch=fgetc(fp); } rule[i].codNum++; }
规则库 typedef struct { int rslt; int codNum;//记载前提的个数 int cod[10];//记载前提的序号 int used;//记载是否已匹配成功 }Nrule; Nrule rule[50]; void readRule() { FILE *fp; int i; int tempxuh,tempcodn; char ch; if((fp=fopen("rules.txt","r"))==NULL) { printf("cannot open data\n"); exit(0); } i=0; rule[i].codNum=0; while((ch=fgetc(fp))!=EOF) { if(i==14) i=i; tempcodn=0; while(ch!='\n'&&ch!=EOF) //每一条规则 { tempxuh=0; while(ch<='9'&&ch>='0') { tempxuh=tempxuh*10+ch-'0';

人工智能在游戏行业的创新研究报告

人工智能在游戏行业的创新研究报告

人工智能在游戏行业的创新研究报告人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过模拟人的智能行为、思维过程和判断能力的机器系统。

近年来,随着科技的不断进步,人工智能在各个领域取得了显著的突破,其中游戏行业更是成为了AI技术应用的热门领域。

本报告将对人工智能在游戏行业的创新应用进行研究,并探讨其带来的影响。

1. 人工智能在游戏设计中的应用1.1 智能角色设计人工智能技术能够使游戏中的角色表现更加真实,不仅可以自动调整角色行动、对话的方式,还能根据用户的操作习惯自动调整敌人的智能程度,提高游戏的难度和趣味性。

1.2 游戏情节生成通过人工智能技术,游戏可以根据玩家的选择和行为生成不同的剧情,使得游戏更富有变化性和挑战性,增加游戏的可玩性。

1.3 虚拟世界的建模利用人工智能技术,游戏可以更加精确地模拟虚拟世界的物理特性、天气变化等细节,使游戏画面更加逼真,提升玩家的沉浸感。

2. 人工智能在游戏运营中的应用2.1 用户行为分析通过人工智能技术,游戏运营商可以准确地统计和分析玩家的游戏行为数据,了解玩家的喜好和需求,从而进行精准推荐和个性化运营。

2.2 欺诈检测人工智能技术能够识别游戏中的欺诈行为,如外挂、作弊等,保护游戏的公平性和玩家的利益。

2.3 自动化客服利用人工智能技术,游戏运营商可以实现自动化客服系统,通过机器人智能回答玩家的问题,提供更高效、更便捷的服务。

3. 人工智能对游戏行业的影响3.1 增强游戏体验人工智能技术可以提升游戏的真实感和互动性,使玩家能够更好地沉浸其中,获得更好的游戏体验。

3.2 促进游戏创新人工智能的应用为游戏行业带来了新的开发思路和创作方法,推动游戏领域的创新和发展,提供更多元化的游戏选择。

3.3 拓展游戏市场通过人工智能技术,游戏可以更好地满足不同玩家的需求,进一步拓展游戏市场规模,推动游戏行业的持续发展。

综上所述,人工智能在游戏行业的创新应用为游戏的设计和运营提供了许多新的可能性。

游戏智能实验总结

游戏智能实验总结

游戏智能课程报告游戏智能这门课中,我想从作业及实验所做的出发分几部分来简要叙述一下我的收获及感想:1,什么是AI及感触课程开始时,我们了解了什么是AI,人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)。

还有游戏中为什么要使用AI,这样可以增加游戏的可玩性与趣味性,实现人机互动。

在生活中,看到一个关于AI很有意思的观点,因为和人工只能有关,所以写进来,是人工智能在未来的发展中必将会走向人类对立面的争论,举得例子很有意思,叫做盒子按钮模式,对于一个人工智能机器,假设在它旁边安有一个红色的大按钮,电脑程序设计为解决问题,每解决一个问题,就会有人按下按钮表示奖励,如果它完成一项任务就按盒子上的按钮以示奖励,我们设定它需要这种奖励反馈,刚开始机器在我们提供问题后尽可能快的解决问题,但经过一段时间,它开始思索解决问题是否为获得奖励最有效率的方式,为什么不能一直按按钮,当它开始这样思索,也就走到了人的对立面。

人工智能能够帮助我们的同时,也不能忽视它所带来的威胁。

2,追逐与闪躲,及基本追逐与视线追逐实验课中,我们学习了基本追逐与视线追逐,要实现追逐和闪躲,就要有追和逃得决策判断,其中还会有障碍物的出现。

要实现追与逃,就要计算出相对位置及其速度信息,因此我们了解了几种基本追逐算法和几种基本闪躲算法,通过比较猎物和追逐者的x,y坐标来递增追击者的坐标,从而使追击者更接近猎物,相反,要实现闪躲,只需颠倒一下判断逻辑就可以实现。

我们做了视线追逐与直线追逐的实验,实验过程中由于砖块法难度较大,因此我们组用OPENGL中用过的Bresenham划线算法来实现了程序。

3,保持一定偏移的追逐——offset pursuit这个实验是分组完成的,生活中有相关的例子,比如飞机列阵飞行就是保持了一定偏移的追逐,需要飞机保持与领头飞机的相对距离,这样就要预测出领头飞机下一步的位置与速度,偏移是对领头飞机空间而言的,要换算成在世界空间中的偏移,然后预测后面飞机下一步的位置与速度。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

实验二聚集与避障实验报告一、实验目的掌握游戏中聚集与避障的人工智能算法,理解宽视野和有限视野的区别二、实验仪器Windows 7系统Microsoft Visual Studio2015三、实验原理及过程//描述聚集与避障的算法原理//描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明智能体只考虑哪些在检测盒内的障碍物。

初始的时候,要将游戏世界中所有的障碍物都迭代到内存中,并标记哪些在检测盒内的障碍物以作进一步分析,然后把所有已经标记的障碍物都转换到智能体的局部空间。

转换坐标后,那些x坐标为负值的物体将不被考虑,所以问题就变得简单多了,接下来必须要检测障碍物是否和检测盒重叠。

使障碍物的包围半径扩大检测盒宽度的一半。

然后测试该障碍物的y值是否小于这个值(即障碍物的包围半径加上检测盒宽度的一半)。

此时,只剩下那些与检测盒相交的障碍物了。

接下来我们找出离智能体最近的相交点。

再一次在局部空间中计算,第三步中扩大了障碍物的包围半径。

用简单的线圆周相交测试方法可以得到被扩大的圈和x轴的相交点。

四、实验结果五、实验心得(需包括有何不足如何改进)//你认为目前的聚集与避障有什么不足之处,如何改进目前的聚集与避障的不足之处在于:可能会因为错误的方案设计而搞错导致路线的躲闪。

还有就是从实验2开始,我的电脑本身出现了COMCTL32.LIB文件LINK的错误,后来在同学的帮助下我解决了这个问题。

如何改进:实验前必须要经过精确的计算并且代码不能出现任何错误。

把COMCTL32.LIB文件载入文件以让程序正确运行。

六、主要代码#include"main.h"#include"time.h"//---------------------------------------------------------------------------/*Book: AI for Game DevelopersAuthors: David M. Bourg & Glenn SeemannExample: Flocking, Chapter 4*///---------------------------------------------------------------------------#define_TIMESTEP 0.0025#define_TOL 1e-10#define_FWDTIME 10#define_THRUSTFACTOR 1.0#define _CHASESETUP true#define_SPAWN_AREA_R 100#define_MAX_NUM_UNITS 20#define_UNIT_LENGTH 4#define_OBSTACLE_RADIUS_FACTOR 8#define_OBSTACLE_RADIUS _OBSTACLE_RADIUS_FACTOR * _UNIT_LENGTH #define_COLLISION_VISIBILITY_FACTOR 25#define_WIDEVIEW_RADIUS_FACTOR 200#define_NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR 50#define_LIMITEDVIEW_RADIUS_FACTOR 30#define_SEPARATION_FACTOR 5#define_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR 1#define_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR 1#define_NUM_OBSTACLES 8// Global Variables:int FrameCounter = 0;RigidBody2D Units[_MAX_NUM_UNITS];Vector Target;Vector Obstacles[_NUM_OBSTACLES];bool Initialize(void){int i;GetRandomNumber(0, _WINWIDTH, true);for(i=0; i<_MAX_NUM_UNITS; i++){Units[i].fMass = 10;Units[i].fInertia = 10;Units[i].fInertiaInverse = 1/10;Units[i].vPosition.x = GetRandomNumber(_WINWIDTH/2-_SPAWN_AREA_R, _WINWIDTH/2+_SPAWN_AREA_R, false);Units[i].vPosition.y = GetRandomNumber(_WINHEIGHT/2-_SPAWN_AREA_R, _WINHEIGHT/2+_SPAWN_AREA_R, false);Units[i].fWidth = _UNIT_LENGTH/2;Units[i].fLength = _UNIT_LENGTH;Units[i].fHeight = _UNIT_LENGTH;Units[i].fOrientation = GetRandomNumber(0, 360, false);Units[i].CD.y = -0.12*Units[i].fLength; Units[i].CD.x = 0.0f; // coordinates of the body center of dragUnits[i].CT.y = -0.50*Units[i].fLength; Units[i].CT.x = 0.0f; // coordinates of the propeller thrust vectorUnits[i].CPT.y = 0.5*Units[i].fLength; Units[i].CPT.x = -0.5*Units[i].fWidth; // coordinates of the port bow thrusterUnits[i].CST.y = 0.5*Units[i].fLength; Units[i].CST.x = 0.5*Units[i].fWidth; // coordinates of the starboard bow thrusterUnits[i].ProjectedArea = (Units[i].fLength + Units[i].fWidth) * Units[i].fHeight;Units[i].Leader = false;if(i>_MAX_NUM_UNITS/2){Units[i].Interceptor = true;Units[i].ThrustForce = _THRUSTFORCE*1.5f;} else {Units[i].Interceptor = false;Units[i].ThrustForce = _THRUSTFORCE;}}for(i=0; i<_NUM_OBSTACLES; i++){Obstacles[i].x = GetRandomNumber(_OBSTACLE_RADIUS*4, _WINWIDTH-_OBSTACLE_RADIUS*4, false);Obstacles[i].y = /*_WINHEIGHT/2;*/GetRandomNumber(_OBSTACLE_RADIUS*4, _WINHEIGHT-_OBSTACLE_RADIUS*4, false);}return true;}void DoUnitAI(int i){int j;int N;Vector Pave;Vector Vave;Vector Fs;Vector Pfs;Vector d, u, v, w;double m;int Nf;bool InView;bool DoFlock = WideView || LimitedView || NarrowView;int RadiusFactor;// begin Flock AIFs.x = Fs.y = Fs.z = 0;Pave.x = Pave.y = Pave.z = 0;Vave.x = Vave.y = Vave.z = 0;N = 0;Pfs.x = 0;Pfs.y = Units[i].fLength / 2.0f;Nf = 0;for(j=1; j<_MAX_NUM_UNITS; j++){if(i!=j){InView = false;d = Units[j].vPosition - Units[i].vPosition;w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, d);if(((w.y > 0) && (fabs(w.x) < fabs(w.y)*_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR)))if(d.Magnitude() <= (Units[i].fLength * _NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR))Nf++;if(WideView){InView = ((w.y > 0) || ((w.y < 0) && (fabs(w.x) > fabs(w.y)*_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR)));RadiusFactor = _WIDEVIEW_RADIUS_FACTOR;}if(LimitedView){InView = (w.y > 0);RadiusFactor = _LIMITEDVIEW_RADIUS_FACTOR;}if(NarrowView){InView = (((w.y > 0) && (fabs(w.x) < fabs(w.y)*_FRONT_VIEW_ANGLE_FACTOR)));RadiusFactor = _NARROWVIEW_RADIUS_FACTOR;}if(InView && (Units[i].Interceptor == Units[j].Interceptor)){if(d.Magnitude() <= (Units[i].fLength * RadiusFactor)){Pave += Units[j].vPosition;Vave += Units[j].vVelocity;N++;}}// Separation Rule:if(InView)//(w.y > 0) || ((w.y < 0) && (fabs(w.x) > fabs(w.y)*_BACK_VIEW_ANGLE_FACTOR))) {if(d.Magnitude() <= (Units[i].fLength * _SEPARATION_FACTOR)){if(w.x < 0) m = 1;if(w.x > 0) m = -1;Fs.x += m*_STEERINGFORCE * (Units[i].fLength * _SEPARATION_FACTOR) / d.Magnitude();}}}}// Cohesion Rule:if(DoFlock && (N > 0)){Pave = Pave / N;v = Units[i].vVelocity;v.Normalize();u = Pave - Units[i].vPosition;u.Normalize();w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, u);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;if(fabs(v*u) < 1.0f)Fs.x += m * _STEERINGFORCE * acos(v * u) / pi; }// Alignment Rule:if(DoFlock && (N > 0)){Vave = Vave / N;u = Vave;u.Normalize();v = Units[i].vVelocity;v.Normalize();w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, u);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;if(fabs(v*u) < 1)Fs.x += m * _STEERINGFORCE * acos(v * u) / pi; }// Chase the target if the unit is a leaderif(Chase){if(Nf == 0)Units[i].Leader = true;elseUnits[i].Leader = false;if((Units[i].Leader || !DoFlock)){if(!Units[i].Interceptor){// Chaseu = Units[0].vPosition;d = u - Units[i].vPosition;w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, d);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;Fs.x += m*_STEERINGFORCE;} else {// InterceptVector s1, s2, s12;double tClose;Vector Vr12;Vr12 = Units[0].vVelocity-Units[i].vVelocity; // closing velocitys12 = Units[0].vPosition - Units[i].vPosition; // range to closetClose = s12.Magnitude() / Vr12.Magnitude(); // time to closes1 = Units[0].vPosition + (Units[0].vVelocity * tClose);Target = s1;s2 = s1 - Units[i].vPosition;w = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, s2);if(w.x < 0) m = -1;if(w.x > 0) m = 1;Fs.x += m*_STEERINGFORCE;}}}// Collision avoidance (with static obstacles)Vector a, p, b;for(j=0; j<_NUM_OBSTACLES; j++){u = Units[i].vVelocity;u.Normalize();v = u * _COLLISION_VISIBILITY_FACTOR * Units[i].fLength;a = Obstacles[j] - Units[i].vPosition;p = (a * u) * u;b = p - a;if((b.Magnitude() < _OBSTACLE_RADIUS) && (p.Magnitude() < v.Magnitude())){// impending collision...steer awayw = VRotate2D(-Units[i].fOrientation, a);w.Normalize();if(w.x < 0) m = 1;if(w.x > 0) m = -1;Fs.x += m * _STEERINGFORCE * (_COLLISION_VISIBILITY_FACTOR *Units[i].fLength)/a.Magnitude();}}// apply accumulated steering forceUnits[i].Fa = Fs;Units[i].Pa = Pfs;// end Flock AI}void UpdateSimulation(void){double dt = _TIMESTEP;int i;// initialize the back bufferif(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT){ClearBackBuffer();DrawObstacles();}// Update player controlled unit:Units[0].SetThrusters(false, false, 1);Units[0].SetThrusters(false, false, 1);if (IsKeyDown(VK_RIGHT))Units[0].SetThrusters(true, false, 0.5);if (IsKeyDown(VK_LEFT))Units[0].SetThrusters(false, true, 0.5);Units[0].UpdateBodyEuler(dt);if(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT)DrawCraft(Units[0], RGB(0, 255, 0));if(Units[0].vPosition.x > _WINWIDTH) Units[0].vPosition.x = 0;if(Units[0].vPosition.x < 0) Units[0].vPosition.x = _WINWIDTH;if(Units[0].vPosition.y > _WINHEIGHT) Units[0].vPosition.y = 0;if(Units[0].vPosition.y < 0) Units[0].vPosition.y = _WINHEIGHT;// update computer controlled units:for(i=1; i<_MAX_NUM_UNITS; i++){DoUnitAI(i);if(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT){if(Units[i].Leader)DrawCraft(Units[i], RGB(255,0,0));else {if(Units[i].Interceptor)DrawCraft(Units[i], RGB(255,0,255));elseDrawCraft(Units[i], RGB(0,0,255));}}if(Units[i].vPosition.x > _WINWIDTH) Units[i].vPosition.x = 0;if(Units[i].vPosition.x < 0) Units[i].vPosition.x = _WINWIDTH;if(Units[i].vPosition.y > _WINHEIGHT) Units[i].vPosition.y = 0;if(Units[i].vPosition.y < 0) Units[i].vPosition.y = _WINHEIGHT;} // end i-loopif(FrameCounter >= _RENDER_FRAME_COUNT) {CopyBackBufferToWindow();FrameCounter = 0;} elseFrameCounter++;}void DrawCraft(RigidBody2D craft, COLORREF clr){Vector vList[5];double wd, lg;int i;Vector v1;wd = craft.fWidth;lg = craft.fLength;vList[0].y = lg/2; vList[0].x = wd/2;vList[1].y = -lg/2; vList[1].x = wd/2;vList[2].y = -lg/2; vList[2].x = -wd/2;vList[3].y = lg/2; vList[3].x = -wd/2;vList[4].y = lg/2*1.5; vList[4].x = 0;for(i=0; i<5; i++){v1 = VRotate2D(craft.fOrientation, vList[i]);vList[i] = v1 + craft.vPosition;}DrawLine(vList[0].x, vList[0].y, vList[1].x, vList[1].y, 2, clr);DrawLine(vList[1].x, vList[1].y, vList[2].x, vList[2].y, 2, clr);DrawLine(vList[2].x, vList[2].y, vList[3].x, vList[3].y, 2, clr);DrawLine(vList[3].x, vList[3].y, vList[4].x, vList[4].y, 2, clr);DrawLine(vList[4].x, vList[4].y, vList[0].x, vList[0].y, 2, clr);if(ShowVectors){Vector v, u;double f = 0.025;// Show velocity vectors in greenDrawLine(craft.vPosition.x, craft.vPosition.y, craft.vPosition.x+craft.vVelocity.x, craft.vPosition.y+craft.vVelocity.y, 3, RGB(0,255,0));// Show force vectors in black// thrust vectorv.x = 0;v.y = craft.ThrustForce*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.CT.x;u.y = craft.CT.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x, craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));// port steering forcev.x = craft.PThrust.x*f;v.y = craft.PThrust.y*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.CPT.x;u.y = craft.CPT.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x, craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));// stbd steering forcev.x = craft.SThrust.x*f;v.y = craft.SThrust.y*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.CST.x;u.y = craft.CST.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x, craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));// applied forcev.x = craft.Fa.x*f;v.y = craft.Fa.y*f;v = VRotate2D(craft.fOrientation, v);u.x = craft.Pa.x;u.y = craft.Pa.y;u = VRotate2D(craft.fOrientation, u);DrawLine(craft.vPosition.x+u.x, craft.vPosition.y+u.y, craft.vPosition.x + u.x + v.x,craft.vPosition.y + u.y + v.y, 1, RGB(0,0,0));}}void DrawObstacles(void){int i;RECT r;int radius = _OBSTACLE_RADIUS/2;for(i=0; i<_NUM_OBSTACLES; i++){SetRect(&r, Obstacles[i].x - radius, Obstacles[i].y - radius, Obstacles[i].x + radius, Obstacles[i].y + radius);DrawEllipse(&r, 2, RGB(255,0,0));}}/*void DoAttractCraft2(void){// Apply Leonard-Jones potential force to Craft2// todo: make sure rigidbody calcloads function handles itVector r = Craft2.vPosition - Craft1.vPosition;Vector u = r;u.Normalize();double k1 = 0.5e2; // repeldouble k2 = 1.0e2; // attractk2*pow(Craft2.fLength*3/r.Magnitude(), 2)) ) * u);Craft2.Pa.x = 0;Craft2.Pa.y = Craft2.fLength / 2;Target = Craft1.vPosition;}*/int GetRandomNumber(int min, int max, bool seed) {int number;if(seed)srand( (unsigned)time( NULL ) );number = (((abs(rand())%(max-min+1))+min));if(number>max)number = max;if(number<min)number = min;return number;}。

相关文档
最新文档