AI算法可能解决最短路径问题

Question

我需要为扫雷游戏提供启发式建议。如果发现没有我的10个字段，我很好奇如何估计下一个字段应该打开什么？我正在考虑在数字的每个领域寻找地雷的可能性，并在计算结束时选择一个可能性最小的领域，但我不认为它会给我很好的结果，因为我需要打开已经安全的领域我需要的是打开一个可以打开板上最大区域的区域。我想阅读好主意，但不要欺骗算法。

Answer 1

您可以尝试使用蒙特卡罗模拟进行A *搜索。也就是说，为每种类型的细胞定义成本/奖励（每种类型的行动）。

假设您在当前时间步有K可以执行的不同操作（a_1，a_2，a_3 ......）。

1. 对于每个动作（开放单元格X），并使用游戏模型来模拟接下来会发生什么。存储动作序列的奖励，并将奖励累积到原始动作。您可以为操作添加概率权重，并使结果更准确。

2. 获取每个动作和动作序列的模拟奖励的平均值。在深度D处进行M次模拟（其中M和D只是预定义值以确保算法不会花费太长时间），从（a_1，a_2，a_3 ......）中选择一个具有最高模拟奖励的动作。修剪是必要的，以使这种方法有效（也就是说，不要浪费时间在几步模拟后绝对不会导致高回报的行动）