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Dies ist eine generische AI-Konzeption.
Sie ist z.B. anwendbar auf Strategiespiele (hier beispielhaft Mühle).
Der Ansatz (und auch das SW Design) ist allerdings viel allgemeiner - siehe unten.

Download:
Wer das Demo ausprobieren möchte kann es hier AI.zip runterladen
Start mit Run.bat

Beispielimplementierung:

Screen 1: Spielsituation


Screen 2: AI Status - arbeitet mit Baum von Spielsituationen


Screen 3: Tesxtausgabe Spielverlauf


Ablauf:
Die Beispielimplementierung erstellt 2 AIs und spielt mit sich selbst.

Features:
In dem zweiten Fenster mit der AI-Ansicht
..kann man zwischen zwei Darstellungen (durch Mausklick) wählen (1) kreisförmig und (2) klassischer Baum,
..stehen schwarze (weiße) Punkte für Spielsituationen, in denen Schwarz (Weiß) am Zug ist.
..stehen große Punkte für Gewinnstellungen für die entsprechende Farbe

Implementierung:
C#

Konzept & Implementierung:
Eigenentwicklung

Thematik & Prinzipien:
Projektion von Situationen mittels generischer Suchbäume
Situationen können Spielsituationen sein oder in einem allegemineren Sinne Elemente eines Zustandraums.
Die Zustandsräume müssen gewisse Nebenbedingungen erfüllen, wie z.B. das Vorhandensein eines effektiven Regelsystems und einer Bewertungsfunktion

Fragestellung:
Sei eine Situation gegeben: was ist ein guter nächster Zug?

Verfahren:
Mögliche zukünftige Situation aus der Ausgangssituation entwickeln in Form eines Baumes.
Weitere Stichworte: MinMax-Prinzip, Gewichtungen

Fokus:
Effektive Handhabe von Wiederholungen im Baum
Sinnvole Beschneidung des Baumes

Besonderheiten:
Das Verfahren und die Implementierung sind generisch in dem Sinne, dass es nicht auf den beispielfall beschränt ist.
Vielmehr können neue Situationstypen (samt Regeln) implemntiert werden und das selbe Verfahren darauf angewandt werden.