接上一篇,让我们来看更多的例子
目录
7. 更多例子
7.1. 国际象棋实例
7.2. RTS类游戏实例
7.3. FPS类游戏实例
7. 更多例子
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在游戏AI中有着广泛的应用,尤其是在那些具有巨大状态空间和复杂决策过程的游戏中。
除了围棋,MCTS还被应用于国际象棋、五子棋、扑克牌游戏(如德州扑克)、甚至在一些实时策略游戏(如《星际争霸II》)的AI中也使用了MCTS或其变种。
7.1. 国际象棋实例
以下是一个使用Python实现的MCTS在国际象棋中的应用实例。
这个示例是一个简化的版本,主要用于演示MCTS的基本框架和算法流程。
请注意,由于国际象棋的完整规则相当复杂,这里的实现仅涵盖了MCTS的核心部分,并未包括完整的游戏逻辑和胜负判断。
import random
from math import sqrt, log
import chess # 使用python-chess库来处理国际象棋的游戏逻辑 class Node: def __init__(self, game_state, parent=None): self.game_state = game_state self.parent = parent self.children = [] self.visits = 0 self.wins = 0 self.untried_moves = list(game_state.legal_moves) def is_terminal(self): return self.game_state.is_game_over() def uct_value(self, parent_visits): if self.visits == 0: return float('inf') win_rate = self.wins / self.visits exploration_factor = sqrt(2) return win_rate + exploration_factor * sqrt(log(parent_visits) / self.visits) def expand(self): move = self.untried_moves.pop() next_state = self.game_state.copy() next_state.push(move) child_node = Node(next_state, self) self.children.append(child_node) return child_node def select_child(self): return max(self.children, key=lambda child: child.uct_value(self.visits)) def simulate(node): current_node = node while not current_node.is_terminal(): if current_node.untried_moves: current_node = current_node.expand() else: current_node = current_node.select_child() return current_node.game_state.result() def backpropagate(node, result): while node: node.visits += 1 if result == '1-0': # 白方胜 node.wins += 1 elif result == '0-1': # 黑方胜 node.wins += 0 # 这里实际上不需要加0,只是为了保持格式一致 node = node.parent def mcts(root, num_iterations): for _ in range(num_iterations): node = root while not node.is_terminal(): if node.untried_moves: node = node.expand() else: node = node.select_child() result = simulate(node) backpropagate(node, result) # 示例用法
board = chess.Board()
root = Node(board)
num_iterations = 1000
mcts(root, num_iterations)
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)
print("推荐走子:", best_child.game_state.peek())
print("访问次数:", best_child.visits)
在这个示例中,我们使用了python-chess
库来处理国际象棋的游戏逻辑。
Node
类表示MCTS中的一个节点,它包含了游戏状态、父节点、子节点列表、访问次数、胜利次数以及未尝试的走子列表。
mcts
函数实现了MCTS算法的主要流程,包括选择、扩展、模拟和反向传播。
在示例用法中,我们创建了一个初始的游戏状态,并进行了1000次MCTS迭代来选择最佳的走子。最后,我们打印了推荐的走子和它的访问次数。
7.2. RTS类游戏实例
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在即时战略(RTS)游戏AI中的应用相对复杂,因为RTS游戏具有巨大的状态空间和复杂的实时决策需求。
以下是一个简化的MCTS在RTS游戏AI中的应用实例,涵盖了游戏单位的移动、走位、攻击、使用魔法和撤退等基本操作。
由于完整的RTS游戏环境(如《星际争霸II》或《魔兽争霸III》)的代码实现非常复杂,且通常需借助游戏特定的API(例如《星际争霸II》的PySC2)来交互,这里将使用一个简化的模拟环境来演示MCTS的应用。我们将创建一个简化的RTS游戏状态类,并在其上实现MCTS,你可以基于此框架,结合具体的RTS游戏API,进行进一步的开发。
以下是一个简化的MCTS算法Python代码:
import random
from math import sqrt, log class RTSGameState: def __init__(self): # 简化状态表示,实际应包含所有游戏单位的状态 self.units = [ {"type": "warrior", "health": 100, "position": (0, 0)}, {"type": "mage", "health": 80, "position": (1, 1), "mana": 100}, # ... 其他单位 ] self.enemy_units = [ {"type": "enemy_warrior", "health": 100, "position": (10, 10)}, # ... 其他敌方单位 ] self.turn = 0 # 游戏回合数 def is_game_over(self): # 简化判断,实际应包含复杂的游戏结束条件 return False def legal_moves(self): # 返回所有合法动作,这里仅作为示例 return ["move_up", "move_down", "move_left", "move_right", "attack", "use_magic", "retreat"] def copy(self): # 深拷贝游戏状态 return RTSGameState() # 实际应用中需要实现深拷贝逻辑 def apply_move(self, move): # 应用动作到游戏状态,这里仅作为示例 if move == "move_up": self.units[0]["position"] = (self.units[0]["position"][0], self.units[0]["position"][1] + 1) # ... 其他动作的逻辑 def result(self): # 返回游戏结果,这里仅作为示例 return "ongoing" # 或 "win", "lose" class Node: def __init__(self, game_state, parent=None, move=None): self.game_state = game_state self.parent = parent self.move = move self.children = [] self.visits = 0 self.total_reward = 0 self.untried_moves = game_state.legal_moves()def select_child(self): # 使用UCT选择子节点 scores = [(child.total_reward / child.visits) + sqrt(2 * log(self.visits) / child.visits) for child in self.children] return self.children[scores.index(max(scores))] def expand(self): # 展开节点,随机选择一个未尝试的动作 move = random.choice(self.untried_moves) new_game_state = self.game_state.copy() new_game_state.apply_move(move) child_node = Node(new_game_state, self, move) self.children.append(child_node) self.untried_moves.remove(move) return child_node def update(self, result): # 更新节点的访问次数和总奖励 self.visits += 1 self.total_reward += result def __repr__(self): return f"[M:{self.move} V:{self.visits} R:{self.total_reward}]" def simulate(node): # 简化模拟:随机选择动作直至游戏结束 while not node.game_state.is_game_over(): move = random.choice(node.game_state.legal_moves()) node.game_state.apply_move(move) return node.game_state.result() def backpropagate(node, result): # 反向传播模拟结果 while node: node.update(result) node = node.parent def mcts(root, num_iterations): for _ in range(num_iterations): node = root # 选择 while node.untried_moves == [] and node.children != []: node = node.select_child() # 展开 if node.untried_moves != []: node = node.expand() # 模拟 result = simulate(node) # 反向传播 backpropagate(node, result) # 示例用法
game_state = RTSGameState()
root = Node(game_state)
num_iterations = 1000
mcts(root, num_iterations)
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)
print("推荐动作:", best_child.move)
print("访问次数:", best_child.visits)
RTSGameState
类是一个抽象基类,你需结合具体的RTS游戏API来实现它。
apply_move
方法应修改游戏状态,legal_moves
方法应返回当前状态下的合法动作列表,is_game_over
方法应判断游戏是否已结束,而result
方法则应返回游戏的结果。
7.3. FPS类游戏实例
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)在第一人称射击游戏(FPS)的AI队友中实现是一个复杂的任务,涉及对游戏环境的深入理解、与游戏引擎的交互以及AI算法的实现。由于FPS游戏的复杂性和多样性,这里只能提供一个简化的MCTS实现框架,并不能直接应用于具体的游戏,如《CS:GO》或《守望先锋》。你需要根据具体游戏的环境和API来调整和完善这个框架。
以下是一个简化的MCTS算法框架,用于FPS游戏中AI队友的决策:
import random
from math import sqrt, log # 假设存在一个与游戏交互的API模块,这里我们使用一个模拟的游戏API
class GameAPI: # 假设游戏状态是一个字典,包含玩家的位置、敌人的位置和玩家的生命值 game_state = { 'player_position': (0, 0), 'enemy_positions': [(10, 10)], 'player_health': 100 } @staticmethod def get_game_state(): # 返回当前游戏状态的副本 return GameAPI.game_state.copy() @staticmethod def is_game_over(): # 判断游戏是否结束,例如玩家生命值小于等于0 return GameAPI.game_state['player_health'] <= 0 @staticmethod def get_available_actions(): # 返回当前游戏状态下可用的动作列表 return ['move_forward', 'move_backward', 'move_left', 'move_right', 'shoot', 'throw_grenade', 'retreat'] @staticmethod def apply_action(action): # 应用动作到游戏状态 if action == 'move_forward': GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0] + 1, GameAPI.game_state['player_position'][1]) elif action == 'move_backward': GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0] - 1, GameAPI.game_state['player_position'][1]) elif action == 'move_left': GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0], GameAPI.game_state['player_position'][1] - 1) elif action == 'move_right': GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0], GameAPI.game_state['player_position'][1] + 1) elif action == 'shoot': # 假设射击总是成功的,并减少一个敌人的生命值(这里简单模拟为移除一个敌人) if GameAPI.game_state['enemy_positions']: GameAPI.game_state['enemy_positions'].pop(0) elif action == 'throw_grenade': # 假设投掷手榴弹会立即结束游戏(模拟玩家自杀) GameAPI.game_state['player_health'] = 0 elif action == 'retreat': # 假设撤退会恢复一些生命值 GameAPI.game_state['player_health'] += 10 if GameAPI.game_state['player_health'] < 100 else 0 @staticmethod def get_reward(): # 返回执行动作后的奖励 if GameAPI.is_game_over(): return -100 # 游戏结束,返回大负值作为惩罚 enemies_remaining = len(GameAPI.game_state['enemy_positions']) return -enemies_remaining # 敌人越少,奖励越高(负值表示我们想要最小化这个数量) class Node: def __init__(self, game_state, parent=None, action=None): self.game_state = game_state self.parent = parent self.action = action self.children = [] self.visits = 0 self.total_reward = 0 self.untried_actions = game_state.get_available_actions() def select_child(self): scores = [(child.total_reward / child.visits) + sqrt(2 * log(self.visits) / child.visits) if child.visits > 0 else float('inf') for child in self.children] return self.children[scores.index(max(scores))] def expand(self): action = random.choice(self.untried_actions) new_game_state = self.game_state.copy() new_game_state.apply_action(action) child_node = Node(new_game_state, self, action) self.children.append(child_node) self.untried_actions.remove(action) return child_node def update(self, result): self.visits += 1 self.total_reward += result def __repr__(self): return f"[A:{self.action} V:{self.visits} R:{self.total_reward}]" class GameState: def __init__(self): self.state = GameAPI.get_game_state() def is_terminal(self): return GameAPI.is_game_over() def get_available_actions(self): return GameAPI.get_available_actions() def copy(self): new_state = GameState() # 这里应该深拷贝游戏状态,具体实现依赖于游戏状态的复杂性 new_state.state = self.state # 假设游戏状态是一个简单的可赋值对象 return new_state def apply_action(self, action): GameAPI.apply_action(action) self.state = GameAPI.get_game_state() def get_reward(self): return GameAPI.get_reward() def simulate(node): while not node.game_state.is_terminal(): action = random.choice(node.game_state.get_available_actions()) node.game_state.apply_action(action) return node.game_state.get_reward() def backpropagate(node, result): while node: node.update(result) node = node.parent def mcts(root, num_iterations): for _ in range(num_iterations): node = root while node.untried_actions == [] and node.children != []: node = node.select_child() if node.untried_actions != []: node = node.expand() result = simulate(node) backpropagate(node, result) # 示例用法
game_state = GameState()
root = Node(game_state)
num_iterations = 1000
mcts(root, num_iterations)
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)
print("推荐动作:", best_child.action)
print("访问次数:", best_child.visits)
使用这个模拟的GameAPI
类,你可以运行之前定义的MCTS算法,并根据模拟的游戏状态来选择最佳动作。
但是在实际应用中,你需要将GameAPI
类中的方法实现为与你的FPS游戏API进行交互的代码。
通过以上3个实例,可以对MCTS算法有一点了解了吧,去实现写代码吧~~~~