我记得当我上大学时，我们遇到了一些问题，其中有一个智能代理位于方格网格上，它必须清理方格。它因清洁而获得积分。还因搬家被扣分。它必须时不时地补充能量，最后它根据网格上有多少格子是脏的或干净的得到最终分数。
我正在尝试研究这个问题，因为当我在大学看到它时它非常有趣，但是我在维基百科或在线任何地方都找不到任何内容。您知道该问题有具体名称吗？或者这只是我的老师在类里面想出的一些东西。
我正在寻找人工智能清洁剂和类似的东西，但我没有找到任何东西。我不知道，我想也许它还有其他名字。
如果您知道在哪里可以找到有关此问题的更多信息，我将不胜感激。谢谢。
最佳答案
也许“污蔑”方法与您的问题密切相关。有一个起点here ，你可以通过在google scholar上搜索“死 Ant ”和“机器人”来找到一些东西。 .
基本上:您不是对精确的策略进行建模，而是采用概率方法。 Ant (可能)会根据一个简单的规则堆积来收集尸体，例如“如果那里有一堆死 Ant ，我就把这具尸体带到这里；否则，我会再堆一堆”。您可以从简化您的“清洁”情况开始，然后看看您会做什么。
此外，我认为(另一种？)合适的方法可以使用精心选择的适应度函数组合通过遗传算法进行建模，例如:
- “干净”图 block 的结束数量
- 机器人行走的步数
当然，如果机器人因饥饿“死亡”，它会自动从基因库中删除自己，这是 Darwin 奖:)
您可以从建模一个非常非常简单的基因型开始，该基因型将被“计算”成一种行为。考虑使用简单的 GA，例如 this one由英曼·哈维(Inman Harvey)提出，然后为每个基因分配策略的一部分或完整的行为。例如:如果基因A变为1，则机器人将尝试随机徘徊；如果基因B也变成1，那么就会优先自充电，除非距离X处有脏瓷砖。或者使用 float 和模型概率。您的里程可能会有所不同，但我可以保证这会很有趣:)
关于artificial-intelligence - 人工智能 - 清洁和油漆的智能代理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3795112/