game-theory

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有人能帮助我理解这个article？我了解囚徒困境是什么，但不能理解刺激部分以及如何计算适应度。

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我正在考虑寻找一些开源项目来寻找课堂设计，设计模式以及甚至一些AI /算法的例子。我有一些人建议不要看着开源项目学习，但我觉得它真的能帮我看到我学过的模式和我认为实际工作在已发布项目中的实现。我一直在思考相当简单的游戏，更关注算法，“计算机思维”会相当有帮助，因为我目前不太关心视觉元素。我认为也许纸牌游戏会非常有用（扑克，心，桥等等），也许是棋盘游戏。有没有人对简单的开源游戏或程序有任何建

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创建棋盘游戏AI

我想编写一个名为Okey并且在土耳其大受欢迎的棋盘游戏。 http://en.wikipedia.org/wiki/Okey 但我有一些关于AI的问题。 Firslty让我解释一下游戏.. 该游戏是由4名选手发挥。在这个游戏中有106个瓷砖，其中2个是假小丑。其他104块瓷砖被分成4种颜色，一般是绿色，黑色，蓝色和红色。所有颜色都有两组瓷砖。一套ise包含13个牌，顺序编号为1到13. 每个玩

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整数支出功能（插入的“预期”值，输出分配最大化的“乐趣”）

我们已经在我们的游戏中的几个情况下，我们要随机化“支付”给定输出的期望值。例如，与其每次奖励“10学分”，我们都希望从长远来看平均奖励10个奖励，其中有一些随机性，通过使其变得更加“有趣”，使其变得有点不可预测。这是很容易通过随机量来改变它，甚至使一个正态分布，但是，这不是真正的“娱乐”进行了优化。用户在5到15个学分之间的效用差异相对较小，但如果偶尔有机会赢得100个学分，这将是一个很大的平局

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游戏理论算法：如何进行

举一个例子：Permutation Game（interviewstreet.com）。我想知道我该如何处理这些问题。 P.S .:请不要发布完整的算法（因为这会破坏乐趣），只是几个指针。

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Python中的纳什均衡

是否有一个Python库在那里解决双人零游戏的纳什均衡问题？我知道解决方案可以写成线性约束条件，理论上讲，scipy应该能够优化它。然而，对于两人零游戏来说，解决方案是精确且独特的，但是某些解决方案无法针对某些问题收敛。我不想在Python网站上列出Linear programing上的任何库，我想知道什么库在易用性和速度方面最为有效。

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在Python中使用机器学习来玩跳棋？

我是一名机器学习初学者。我想通过教计算机玩跳棋来学习基础知识。其实我想学的游戏是Domineering和Hex。我选择的语言是Python 这些游戏很容易存储，规则比国际象棋简单得多，但玩的人不多。如果我能将这个想法从实际中解脱出来，那么试验Combinatorial Game Theory来查看一台计算机是否能找到最佳的移动方式会很好。我从IBM的一个人那里发现了1960's的跳棋。最初我问过

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AI中博弈论中的功利主义与平均主义配置

假设我有两个参与者：参与者A和参与者B，他们对哪些资源有偏好（让我们只是泛泛而谈，使用术语'资源'）。他们的偏好可能是： {p} {q} {p,q} {} A 10 15 20 0 B 5 5 10 1 这就是说，两个玩家可以有一个或两个资源。数字越大，玩家越想要它。相信“功利”视图。将整体最大化分配所以这将是以下两个分配：答：{P，Q}和 B：{} ，因为它尽管

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如何制作Flash游戏的游戏教程？

如何制作游戏教程作为farmville游戏教程，教会用户玩游戏。我最近参与了通过actionscript 3为其用户制作游戏教程，任何人都可以给我一个指导来做到这一点吗？任何帮助表示赞赏〜

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最佳解决方案 - 规划理论

我希望有人来解释不同的方法，以一个简单的问题，然后我会在PHP尝试和实现它的广泛应用。我有五个人谁选择谁有什么房间有五个房间盛大，大，中，中，小。 Person 1 orders the rooms Grand, Large Person 2 orders the rooms Large, Medium Person 3 orders the rooms Large, Small Pers