求解在线2048游戏的Expectimax和Monte Carlo算法的比较

Pesquimat Pub Date : 2018-09-10 DOI:10.15381/pes.v21i1.15069
Efrain Noa Yarasca, K. Nguyen
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摘要

本文提出了两种搜索算法:Expectimax和Monte Carlo来求解已知的网络游戏“2048”,并对其结果进行比较。在这两种情况下,都使用了五种启发式方法来获得有利的棋子在游戏中的位置。这些启发式被方便地组合在一起,以最大化游戏在所有可能位置的得分。在游戏开始时,玩家可以通过点击“开始”按钮开始游戏,然后点击“开始游戏”按钮开始游戏。此外,还介绍了每种算法及其子情况的效率。在本研究中,我们分析了蒙特卡罗搜索算法在获得更高分数方面的效率,尽管计算时间更长。Expectimax算法中搜索级别的增加和蒙特卡罗算法中移动次数的增加并不一定会导致游戏得分的增加。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Comparison of Expectimax and Monte Carlo algorithms in Solving the online 2048 game
En el presente trabajo, dos algoritmos de búsqueda: Expectimax y Monte Carlo fueron desarrollados a fin de resolver el conocido juego en línea “2048" y comparar sus resultados. En ambos casos, cinco heurísticas fueron empleadas para obtener posiciones favorables de las fichas dentro del juego. Estas heurísticas fueron combinadas convenientemente para maximizar el puntaje del juego en todas las posibles posiciones. Como resultado el puntaje, el máximo valor de ficha, y el tiempo de cómputo empleado en el juego son mostrados. Además, la eficiencia de cada algoritmo y sus subcasos son presentados. El presente trabajo concluye que el algoritmo de búsqueda Monte-Carlo fue más eficiente en obtener un mayor puntaje que el algoritmo de Expectimax, aunque en un tiempo de cómputo mayor. Incrementos en el nivel de búsqueda en el algoritmo Expectimax y el número de movimientos en el algoritmo de Monte Carlo no necesariamente resultaron en un mayor puntaje del juego.
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