我对机器学习领域非常感兴趣，最近我想到了 future 几周的项目。
基本上，我想创建一个可以在 Tic Tac Toe 中击败每个人的 AI。对于每个 n*n 的棋盘大小，甚至可能对于其他维度(例如，对于游戏的 3D 模拟)，该算法都必须可扩展。
此外，我不希望算法提前知道游戏的任何信息:它必须自己学习。所以没有硬编码的 ifs，也没有监督学习。
我的想法是对主要算法本身使用人工神经网络，并通过使用遗传算法对其进行训练。所以我只需要编写游戏规则的代码，然后每个群体都在与自己作战，应该从头开始学习。
这是一个大项目，我不是这方面的专家，但我希望怀着这样的目标，学到很多东西。
- 首先，这可能吗？我的意思是，是否有可能在合理的时间内取得好的结果？
- 是否有适合我用于此项目的 Python 库？ Python 是否适合此类项目？
最佳答案
是的，这是可能的。但是你必须事先告诉你的 AI 游戏规则(好吧，这是有争议的，但如果你这样做表面上更好 - 它会更好地定义你的搜索空间)。
现在，普通的井字棋游戏太简单了 - 最小最大搜索就足够了。扩大维数或棋盘的大小确实需要更高级的算法，但即便如此，搜索空间还是相当简单(维数增加的代数性质导致搜索空间略有变化，这仍然应该可以通过更简单的方法处理)。
如果您真的想在一个问题上使用繁重的机器学习技术，请再看看国际象棋(深蓝真的只是蛮力逼傻子)。 Arimaa 对于此应用程序也很有趣。你也可以考虑看看围棋(也许从一些在 AlphaGo 上完成的工作开始)
那是我的两分钱
关于python - 如何使用 ANN 和遗传算法在 Python 中为井字游戏创建 AI？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37056608/