在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋（三）优化，优化 中，我们经过优化和训练，得到了一个还不错的Q表格，这一节我们将用pygame实现一个有人机对战，机机对战和作弊功能的井字棋游戏。至于胜率统计这个功能，其实没有必要了——因为Q表格AI内战永远是平局。基本的pygame用法可以学习 Create a game with Pygame and Design Patterns 中的部分章节。总得来说就是逐帧绘制，循环刷新。项目地址：码云。

机机对战

Q表格 vs Q表格

点开 CHEAT 可以查看蓝方在决策时使用的Q表格：

Q表格 vs 随机

人机对战

强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋（四）游戏时间的更多相关文章

  1. 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋（二）

    在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)中,我们构建了以Game() 和 Agent() 类为基础的框架,本篇我们要让agent不断对弈,维护Q表格,提升棋力.那么我们先来盘算一 ...

  2. 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井子棋（三）优化，优化

    在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(二)开始训练!中,我们让agent"简陋地"训练了起来,经过了耗费时间的10万局游戏过后,却效果平平,尤其是初始状态的数值 ...

  3. 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋（一）

    在 强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋 中,我们构建了一个井字棋环境,并进行了测试.接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋,其中比较简单的是Q学习,Q即Q(S, a),是状态动作 ...

  4. 强化学习系列之:Deep Q Network (DQN)

    文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3. ...

  5. 强化学习实战 | 自定义Gym环境之井字棋

    在文章 强化学习实战 | 自定义Gym环境 中 ,我们了解了一个简单的环境应该如何定义,并使用 print 简单地呈现了环境.在本文中,我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境--井字棋.回想一下井字棋 ...

  6. 强化学习实战 | 自定义Gym环境之扫雷

    开始之前 先考虑几个问题: Q1:如何展开无雷区? Q2:如何计算格子的提示数? Q3:如何表示扫雷游戏的状态? A1:可以使用递归函数,或是堆栈. A2:一般的做法是,需要打开某格子时,再去统计周围 ...

  7. 强化学习实战 | 自定义gym环境之显示字符串

    如果想用强化学习去实现扫雷.2048这种带有数字提示信息的游戏,自然是希望自定义 gym 环境时能把字符显示出来.上网查了很久,没有找到gym自带的图形工具Viewer可以显示字符串的信息,反而是通过 ...

  8. TicTacToe井字棋 by reinforcement learning

    对于初学强化学习的同学,数学公式也看不太懂, 一定希望有一些简单明了的代码实现加强对入门强化学习的直觉认识,这是一篇初级入门代码, 希望能对你们开始学习强化学习起到基本的作用. 井字棋具体玩法参考百度 ...

  9. [游戏学习22] MFC 井字棋 双人对战

    >_<:太多啦,感觉用英语说的太慢啦,没想到一年做的东西竟然这么多.....接下来要加速啦! >_<:注意这里必须用MFC和前面的Win32不一样啦! >_<:这也 ...

随机推荐

  1. Mac Python相关配置操作汇总

    以下总结一下我在安装pytorch时用到的一些命令及操作,方便以后回顾 一.Which xxxx 直接查找到xxxx所在的路径.如下: which python python: aliased to ...

  2. [atARC124F]Chance Meeting

    为了方便,不妨先将$n$和$m$都减小1,其意义即为移动的次数 注意到老鼠向下移动和猫向上移动对于第2个条件是等价的,对于第1个条件即要求都恰好移动$n$次,那么对应的方案数即为${2n\choose ...

  3. [luogu5464]缩小社交圈

    不难证明合法当且仅当满足一下两个条件: 1.每一个位置最多被覆盖两次(无环) 2.将选择的区间按左端点从小到大排序,对于每一个左端点,其之前的区间的最大右端点不小于其(连通) (关于第一个的充分性证明 ...

  4. 论文翻译：2020_Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancement in the time domain

    提出了模型和损失函数 论文名称:扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强 论文代码:https://github.com/ashutosh620/DDAEC 引用:Pandey A, Wang D ...

  5. 9.2 k8s结合Jenkins与gitlab实现代码升级与回滚

    1.部署Jenkins 1.1 安装jdk # apt 安装jdk11 apt install openjdk-11-jdk # 查看 root@jenkins:~# java -version op ...

  6. 我在组内的Java问题排查分享

    前言 最近翻看以前写的 PPT, 发现了在2019年做的一次技术分享,关于 Java 问题排查,由于没什么公司机密可言,整理下分享给大家~ 线上问题处理流程 直接放PPT截图吧,现在看来依然不过时 问 ...

  7. 让HTML5游戏来的更猛烈些吧！--青岛思途

    作为著名的网页游戏门户,Kongregate在业界也算是鼎鼎大名了.小编与它的初识应是在几年前,只记得当时其平台上的游戏基本都是需要Flash的支持,可前几天,Adobe宣布计划停止Flash的更新和 ...

  8. 洛谷 P6177 - Count on a tree II/【模板】树分块（树分块）

    洛谷题面传送门 好家伙,在做这道题之前我甚至不知道有个东西叫树分块 树分块,说白了就是像对序列分块一样设一个阈值 \(B\),然后在树上随机撒 \(\dfrac{n}{B}\) 个关键点,满足任意一个 ...

  9. R语言矩阵相关性计算及其可视化？

    目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplo ...

  10. Perl 语言入门6-9

    ---- 第6章 哈希----------- 简介 键值对.键和值都是任意标量,但键总是会被转换成字符串. 键唯一,值可重复. 应用场景:一组数据对应到另一组数据时. 如找出重复/唯一/交叉引用/查表 ...