Uvažujeme jen hry s nulovým součtem, tj. zisk jednoho. Střídá se náš tah, kde maximalizujeme svůj zisk, s tahem

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Uvažujeme jen hry s nulovým součtem, tj. zisk jednoho. Střídá se náš tah, kde maximalizujeme svůj zisk, s tahem"

Transkript

1 Hry dvou hráčů (např. šachy) Uvažujeme jen hry s nulovým součtem, tj. zisk jednoho znamená ztrátu druhého hráče. Střídá se náš tah, kde maximalizujeme svůj zisk, s tahem soupeře, který se snaží náš zisk imalizovat, neboť to je jeho ztráta. Náš graf prohledávání bude mít dva typy uzlů: MAX a MIN.

2 7 A MAX B C MIN 7 9 D 11 G MAX 7 9 E 1 F MIN listy

3

4 Algoritmus Minimax function MINIMAX DECISION(game) returns an operator for each op in Operators(game) do Value[op]=MINIMAX VALUE(Apply(op, game), game) end return the op with the highest Value[op] function MINIMAX VALUE(state, game)returns a utility value if TERMINAL TEST[game](state) then return Utility[game](state) else if MAX is to move in state then return the hightest MINIMAX VALUE of Successors(state) else return the lowest MINIMAX VALUE of Successors(state)

5 Negamax

6 7 A MAX B C MIN 7 9 D G MAX 7 9 (2,5,1)= max( 2, 5, 1) 1 E F MIN listy

7 max(7,) 7 A MAX max( 7, 9, ) B max(, 11) C MAX 7 9 max(1,) D 11 max(9,4,11) G MAX max( 2, 5, 1) E max(, 9, ) F MAX listy

8 Prořezávání v dané hloubce (Cutoff) Potřebujeme ohodnocovací funkci na stavech, např. šachy, dáma, mlýnek: materiál jednoho hráče mínus materiál protivníka piškvorky: ohodnocení pozice volné trojice, čteřice, apod. v předem dané hloubce nevoláme MINIMAX, ale odhadneme ohodnocení pozice. Uklidnění: pokud zrovna může protivník brát, je odhad nestabilní je vhodné jít ještě pár tahů dopředu, než se situace uklidní. Problém horizontu: mohu sebrání dámy odkládat za horizont, ale ne navěky není univerzální řešení.

9 7 A MAX B alpha=7 C MIN 7 9 D 11 G MAX 7 9 E F MIN listy

10 α β prořezávání α je nejlepší skore MAX uzlu na cestě od kořene do stavu u MAX uzlu případně zvětšená prohledanými dětmi β je nejnižší skore MIN uzlu na cestě od kořene do stavu u MIN uzlu případně zmenšená prohledanými dětmi tj. pokud MAX uzel překročí β nebo MIN uzel překročí α, někdo z předků přetočí směr hry do jiného podstromu, než právě jsem.

11 α β prořezávání <alpha,beta> < I,I> alpha max I A if alpha > beta then prune < I,I> I beta B beta C D max alpha G 7 9 beta E beta F

12 α β prořezávání <alpha,beta> < I,I> alpha max I 7 < I,I> 7 A <7,I> if alpha > beta then prune I beta 7 9 B beta C 7 9 D max alpha G 7 9 beta E beta F

13 α β prořezávání I 7 <alpha,beta> < I,I> alpha max I 7 7 < I,I> beta 7 7<I B 9 7<I A alpha max <7,I> <7,I> <7,I> D I beta if alpha > beta then prune C alpha max 7 G <7,I> 9> beta E I 2 2<7 2 beta I F

14 α β prořezávání I 7 <alpha,beta> < I,I> alpha max I 7 7 < I,I> beta 7 7<I B 9 7<I A alpha max <7,I> <7,I> beta E I 2 2<7 <7,I> D I beta C <7,I> beta I 9 F alpha max 7 G 9 9> <7,>

15 Algoritmus alfa beta prořezávání function MAX VALUE(state, game, α, β) returns the imax value of state if CUTOFF TEST(state) then return Eval(state) for each s in SUCCESSORS(state) do α = MAX(α, MIN VALUE(s, game, α, β)) if α β then return β end return α function MIN VALUE(state, game, α, β) returns the imax value of state if CUTOFF TEST(state) then return Eval(state) for each s in SUCCESSORS(state) do β = MIN(β, MAX VALUE(s, game, α, β)) if β α then return α end return β

16 Transpoziční tabulky Pamatuji si stavy, neboť se často opakují v jiných větvích.

17 Transpoziční tabulky Lasker position Sigma Chess bílý na tahu

18 Vyhrávající tah je Ka1 b1!! Ka1 b2 vede k remíze je třeba prohledat aspoň 20 tahů dopředu bez paměti hodiny či dny, s pamětí méně než sekundu díky tomu, že pěši jsou blokovaní, je stavový prostor malý Za chvíli bude α β prořezávání s pamětí.

19 Nulové okno Test Pokud α β pustíme místo, s oknem k ɛ, k + ɛ, ptáme se, zda má MAX hráč zaručenu výhru k. Při takovémto testu prořezávám víc, než,, proto se často vyplatí zavolat několik testů místo,. Platím za to tím, že dostanu jen dolní či horní mez, nikoli přesnou hodnotu až se meze rovnají, mám přesnou hodnotu.

20 Nulové okno Test <alpha,beta> <1.5,1.6> max I <1.5,1.6> alpha A > dolní odhad if alpha > beta then prune I beta 7 9 B beta C 7 9 D max alpha G 7 9 beta E beta F

21 Memory-enhanced Test Driver function MTDF(root : node_type; f : integer; d : integer) : integer; g := f; upperbound := +INFINITY; lowerbound := -INFINITY; repeat if g == lowerbound then beta := g + 1 else beta := g; g := AlphaBetaWithMemory(root, beta - 1, beta, d); if g < beta then upperbound := g else lowerbound := g; until lowerbound >= upperbound; return g;

22 První odhad pomůže Pokud se trefím, tak jen dva průchody. function iterative_deepening(root : node_type) : integer; firstguess := 0; for d = 1 to MAX_SEARCH_DEPTH do firstguess := MTDF(root, firstguess, d); if times_up() then break; return firstguess;

23 α β prořezávání s pamětí function AlphaBetaWithMemory(n : node_type; alpha, beta, \\ depth : integer) : integer; if retrieve(n) == OK then /* Transposition table lookup */ if n.lowerbound >= beta then return n.lowerbound; if n.upperbound <= alpha then return n.upperbound; alpha := max(alpha, n.lowerbound); beta := (beta, n.upperbound); if depth == 0 then g := evaluate(n); /* leaf node */

24 else if n == MAXNODE then g := -INFINITY; c := firstchild(n); while (g < beta) and (c!= NOCHILD) do g := max(g, AlphaBetaWithMemory(c, alpha, beta, d - 1)); alpha := max(alpha, g); c := nextbrother(c); else /* n is a MINNODE */ g := +INFINITY; c := firstchild(n); while (g > alpha) and (c!= NOCHILD) do g := (g, AlphaBetaWithMemory(c, alpha, beta, d - 1)); beta := (beta, g); c := nextbrother(c);

25 /* Traditional transposition table storing of bounds */ /* Fail low result implies an upper bound */ if g <= alpha then n.upperbound := g; store n.upperbound; /* Found an accurate imax value - will not occur if called with zero window */ if g > alpha and g < beta then n.lowerbound := g; n.upperbound := g; store n.lowerbound, n.upperbound; /* Fail high result implies a lower bound */ if g >= beta then n.lowerbound := g; store n.lowerbound; return g;

26 Zájem UI o hry ukázat schopnosti inteligence počítačů stanovit hodnotu (game theoretic value) hry první hráč vyhraje, prohraje, remizuje pokud všichni hráči hrají optimálně My: hry s plnou informací a s nulovým součtem.

27 Stupně vyřešení hry Silně vyřešená je známá optimální strategie pro všechny pozice Slavě vyřešená je známá optimální strategie pro počáteční pozici Ultra slabě vyřešená je známá hodnota počáteční pozice, ale ne strategie, jak jí dosáhnout

28 Velikost stavového prostoru Složitost her velikost herního stromu (pro MINIMAX atd.)

29

30 Mlýnek (Nine men s morris)

31 Vyřešil Gasser 1995 Mlýnek (Nine men s morris) Počet stavů hry je: 7,673,759,269 (vyloučené symetrie) vytvořil databázi všech pozic pro střední a koncovou hru (od okamžiku, kdy je položen poslední kámen), tj. 2 w b databází, kde w a b jsou počty bílých a černých kamenů za použití této databáze prohledal strom pro 1 tahů od počátku hodnota hry je remíza

32 Checkers (Dáma, trochu jiná) CHINOOK se stal prvním mistrem světa v herní soutěži lidí a počítačů 1994 ještě nebyla (r. 2002) slabě vyřešená databáze koncovek pro osm a méně kamenů, tj. 443,74,401,247 pozic, zkomprimovaných na 6GB databáze střední hry jakmile se podaří určit hodnotu pozice ve střední hře, uloží se do databáze v praxi umožnilo určit hodnotu mnoha pozic s 22 kameny do databáze střední hry přidané pozice, získané pokusem řešit počáteční postupy popsané v literatuře do hloubky

33 Staletá pozice (197 letá) diskuse o hodnotě pozice, závěr bílý vítězí CHINOOK 1997: během sekundy odpověděl, že je to remíza

34 Hex

35 Hex Ultra slabě vyřešeno 1. remíza není možná z tvaru hrací plochy 2. tah nikdy není na škodu 3. kdyby existovala vyhrávací stragetie pro druhého, pak první položí první kámen náhodně a pokračuje podle druhého strategie.

36 Connect four, Kokosové ořechy,...

37

38

Uvažujeme jen hry s nulovým součtem, tj. zisk jednoho. Střídá se náš tah, kde maximalizujeme svůj zisk, s tahem

Uvažujeme jen hry s nulovým součtem, tj. zisk jednoho. Střídá se náš tah, kde maximalizujeme svůj zisk, s tahem Hry dvou hráčů (např. šachy) Uvažujeme jen hry s nulovým součtem, tj. zisk jednoho znamená ztrátu druhého hráče. Střídá se náš tah, kde maximalizujeme svůj zisk, s tahem soupeře, který se snaží náš zisk

Více

Počítačové šachy. Otakar Trunda

Počítačové šachy. Otakar Trunda Počítačové šachy Otakar Trunda Hraní her obecně Hra je definovaná pomocí: Počáteční situace Funkce vracející množinu přípustných tahů v každé situaci Ohodnocení koncových stavů Našim cílem je najít strategii

Více

2. Řešení úloh hraní her Hraní her (Teorie a algoritmy hraní her)

2. Řešení úloh hraní her Hraní her (Teorie a algoritmy hraní her) Hraní her (Teorie a algoritmy hraní her) 4. 3. 2015 2-1 Hraní her pro dva a více hráčů Počítač je při hraní jakékoli hry: silný v komplikovaných situacích s množstvím kombinací, má obrovskou znalost zahájení

Více

Hraní her. (Teorie a algoritmy hraní her) Řešení úloh hraní her. Václav Matoušek /

Hraní her. (Teorie a algoritmy hraní her) Řešení úloh hraní her. Václav Matoušek / Hraní her (Teorie a algoritmy hraní her) 8. 3. 2019 2-1 Hraní her pro dva a více hráčů Počítač je při hraní jakékoli hry: silný v komplikovaných situacích s množstvím kombinací, má obrovskou znalost zahájení

Více

Algoritmy pro hraní tahových her

Algoritmy pro hraní tahových her Algoritmy pro hraní tahových her Klasické deskové hry pro dva hráče: Šachy Dáma Go Piškvorky Reversi Oba hráči mají úplnou znalost pozice (na rozdíl např. od Pokeru). 1 Základní princip Hraní tahových

Více

Department of Cybernetics Czech Technical University in Prague. pechouc/kui/games.pdf

Department of Cybernetics Czech Technical University in Prague.  pechouc/kui/games.pdf Hraní dvouhráčových her, adversariální prohledávání stavového prostoru Michal Pěchouček Department of Cybernetics Czech Technical University in Prague http://labe.felk.cvut.cz/ pechouc/kui/games.pdf ppoužitá

Více

Hry a UI historie. von Neumann, 1944 algoritmy perfektní hry Zuse, Wiener, Shannon, přibližné vyhodnocování

Hry a UI historie. von Neumann, 1944 algoritmy perfektní hry Zuse, Wiener, Shannon, přibližné vyhodnocování Hry a UI historie Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Hry a UI historie Babbage, 1846 počítač porovnává přínos různých herních tahů von Neumann, 1944 algoritmy perfektní hry Zuse, Wiener, Shannon,

Více

! Kyberne(ka!a!umělá!inteligence! 8.!Hraní!dvouhráčových!her,!adversariální! prohledávání!stavového!prostoru!!!!

! Kyberne(ka!a!umělá!inteligence! 8.!Hraní!dvouhráčových!her,!adversariální! prohledávání!stavového!prostoru!!!! ! Kyberne(ka!a!umělá!inteligence! 8.!Hraní!dvouhráčových!her,!adversariální! prohledávání!stavového!prostoru!!!! Ing.%Michal%Pěchouček,%Ph.D.% Katedra%kyberne;ky% ČVUT%v%Praze,%FEL% Evropský!sociální!fond!

Více

Základy umělé inteligence

Základy umělé inteligence Základy umělé inteligence Hraní her (pro 2 hráče) Základy umělé inteligence - hraní her. Vlasta Radová, ZČU, katedra kybernetiky 1 Hraní her (pro dva hráče) Hraní her je přirozeně spjato s metodami prohledávání

Více

Algoritmus Minimax. Tomáš Kühr. Projektový seminář 1

Algoritmus Minimax. Tomáš Kühr. Projektový seminář 1 Projektový seminář 1 Základní pojmy Tah = přemístění figury hráče na tahu odpovídající pravidlům dané hry. Při tahu může být manipulováno i s figurami soupeře, pokud to odpovídá pravidlům hry (např. odstranění

Více

Dokumentace programu piskvorek

Dokumentace programu piskvorek Dokumentace programu piskvorek Zápočtového programu z Programování II PRM045 Ondřej Vostal 20. září 2011, Letní semestr, 2010/2011 1 Stručné zadání Napsat textovou hru piškvorky se soupeřem s umělou inteligencí.

Více

Varianty Monte Carlo Tree Search

Varianty Monte Carlo Tree Search Varianty Monte Carlo Tree Search tomas.kuca@matfyz.cz Herní algoritmy MFF UK Praha 2011 Témata O čem bude přednáška? Monte Carlo Tree Search od her podobných Go (bez Go) k vzdálenějším rozdíly a rozšíření

Více

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus Alfa-Beta prořezávání Nedeterministické

Více

Obsah: Hry Prohledávání stavového prostoru. Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Obsah: Hry Prohledávání stavového prostoru. Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus Alfa-Beta prořezávání Nedeterministické

Více

Umělá inteligence I. Roman Barták, KTIML. roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak

Umělá inteligence I. Roman Barták, KTIML. roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Umělá inteligence I Roman Barták, KTIML roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Dnes Dosud popisované algoritmy nepředpokládaly přítomnost dalších agentů v prostředí, zvlášť ne agentů,

Více

Hry a UI historie. agent musí brát v úvahu akce jiných agentů jak ovlivní jeho. vliv ostatních agentů prvek náhody. Hry: Obsah:

Hry a UI historie. agent musí brát v úvahu akce jiných agentů jak ovlivní jeho. vliv ostatních agentů prvek náhody. Hry: Obsah: Obsah: Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Hry s nepřesnými znalostmi Hry a UI historie Úvod do umělé inteligence 7/1 1 / 5 Hry a UI historie Babbage,

Více

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus

Více

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus

Více

HRY A UI HISTORIE. Hry vs. Prohledávání stavového prostoru. Obsah:

HRY A UI HISTORIE.   Hry vs. Prohledávání stavového prostoru.   Obsah: Úvod do umělé inteligence Připomínka průběžná písemka Hry a základní herní strategie PŘIPOMÍNKA PRŮBĚŽNÁ PÍSEMKA E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Připomínka průběžná písemka Algoritmus

Více

Pavel Veselý Proof-number search, Lambda search a jejich vylepšení

Pavel Veselý Proof-number search, Lambda search a jejich vylepšení Proof-number search, Lambda search a jejich vylepšení Osnova Proof-number search (PNS) Úprava na prohledávání do hloubky, PDS a PDS-PN Depth-first proof-number search a vylepšení Lambda search Dual lambda

Více

Hry a UI historie. Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Hry a UI historie. Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Statistické výsledky průběžné písemky Obsah: Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Statistické výsledky průběžné písemky Hry s nepřesnými znalostmi

Více

Anotace. Středník II!! 7. 5. 2010 programování her.

Anotace. Středník II!! 7. 5. 2010 programování her. Anotace Středník II!! 7. 5. 2010 programování her. Teorie her Kombinatorická hra je hrou dvou hráčů. Stav hry je určen pozicí nějakých předmětů. Všechny zúčastněné předměty jsou viditelné. Jde o tzv. hru

Více

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus

Více

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru Teorie her a ekonomické rozhodování 4. Hry v rozvinutém tvaru 4.1 Hry v rozvinutém tvaru Hra v normálním tvaru hráči provedou jediné rozhodnutí a to všichni najednou v rozvinutém tvaru řada po sobě následujících

Více

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi. 72 studentů

Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi. 72 studentů Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax Algoritmus

Více

Hry a UI historie. Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi

Hry a UI historie. Obsah: Hry vs. Prohledávání stavového prostoru Algoritmus Minimax. Nedeterministické hry Hry s nepřesnými znalostmi Statistické výsledky průběžné písemky Hry a základní herní strategie Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/uui/ Obsah: Statistické výsledky průběžné písemky Algoritmus Minimax Hry s

Více

Složitost her. Herní algoritmy. Otakar Trunda

Složitost her. Herní algoritmy. Otakar Trunda Složitost her Herní algoritmy Otakar Trunda Úvod měření složitosti Formální výpočetní model Turingův stroj Složitost algoritmu = závislost spotřebovaných prostředků na velikosti vstupu Časová složitost

Více

Umělá inteligence. UI (AI) - součást informatiky s průniky mimo obor Stručná historie UI. Letošní cena nadace Vize 2000 - Joseph Weizenbaum

Umělá inteligence. UI (AI) - součást informatiky s průniky mimo obor Stručná historie UI. Letošní cena nadace Vize 2000 - Joseph Weizenbaum Umělá inteligence UI (AI) - součást informatiky s průniky mimo obor Stručná historie UI 1943-56 začátky (modelování neuronů a sítí na počítači) 1952-69 velká očekávání (GPS, Lisp, microworlds) 1966-74

Více

UNIVERZITA PARDUBICE

UNIVERZITA PARDUBICE UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta elektrotechniky a informatiky Programová realizace jednoduché strategické hry Květoslav Čáp Bakalářská práce 2010 Prohlášení autora Prohlašuji, že jsem tuto práci vypracoval

Více

ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK)

ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) Strom / tree uzel, vrchol / node, vertex hrana / edge vnitřní uzel

Více

Stromy. Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol.

Stromy. Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol. Stromy Karel Richta a kol. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Karel Richta a kol., 2018, B6B36DSA 01/2018, Lekce 9 https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b6b36dsa/start

Více

Prohledávání do šířky a do hloubky. Jan Hnilica Počítačové modelování 15

Prohledávání do šířky a do hloubky. Jan Hnilica Počítačové modelování 15 Prohledávání do šířky a do hloubky Jan Hnilica Počítačové modelování 15 1 Prohledávací algoritmy Úkol postupně systematicky prohledat vymezený stavový prostor Stavový prostor (SP) možné stavy a varianty

Více

Algoritmy pro práci s neúplnou informací

Algoritmy pro práci s neúplnou informací Michal Krkavec 23. listopadu 2011 Obsah Náhoda Expectimax Neúplné informace Monte Carlo Tree Search Perfect Information Monte Carlo Realtime plánování Plánování v RTS Monte Carlo Plánování Expectimax Expectimax

Více

Šachové algoritmy využívající hluboké neuronové sítě

Šachové algoritmy využívající hluboké neuronové sítě Bakalářská práce F3 České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra kybernetiky Šachové algoritmy využívající hluboké neuronové sítě Lukáš Hejl Otevřená informatika Informatika a

Více

Martin Milata, <256615@mail.muni.cz> 27.11.2007. Pokud je alespoň jeden rozměr čokolády sudý (s výjimkou tabulky velikosti 1x2, která už je od

Martin Milata, <256615@mail.muni.cz> 27.11.2007. Pokud je alespoň jeden rozměr čokolády sudý (s výjimkou tabulky velikosti 1x2, která už je od IB000 Lámání čokolády Martin Milata, 27.11.2007 1 Čokoláda s alespoň jedním sudým rozměrem Pokud je alespoň jeden rozměr čokolády sudý (s výjimkou tabulky velikosti 1x2, která už

Více

Geneticky vyvíjené strategie Egyptská hra SENET

Geneticky vyvíjené strategie Egyptská hra SENET Geneticky vyvíjené strategie Egyptská hra SENET Lukáš Rypáček, lukor@atrey.karlin.mff.cuni.cz Abstrakt V tomto dokumentu popíši jeden příklad použití genetických algoritmů pro počítačové hraní her. V tomto

Více

Hanojská věž. T2: prohledávání stavového prostoru. zadání [1 1 1] řešení [3 3 3] dva možné první tahy: [1 1 2] [1 1 3]

Hanojská věž. T2: prohledávání stavového prostoru. zadání [1 1 1] řešení [3 3 3] dva možné první tahy: [1 1 2] [1 1 3] Hanojská věž zadání [1 1 1] řešení [3 3 3] dva možné první tahy: [1 1 2] [1 1 3] který tah je lepší? (co je lepší tah?) P. Berka, 2012 1/21 Stavový prostor 1. množina stavů S = {s} 2. množina přechodů

Více

ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK)

ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) ALGORITMIZACE 2010/03 STROMY, BINÁRNÍ STROMY VZTAH STROMŮ A REKURZE ZÁSOBNÍK IMPLEMENTUJE REKURZI PROHLEDÁVÁNÍ S NÁVRATEM (BACKTRACK) Strom / tree uzel, vrchol / node, vertex hrana / edge vnitřní uzel

Více

Kámen-nůžky-papír. Tomáš Svoboda Centrum strojového vnímání, Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické

Kámen-nůžky-papír. Tomáš Svoboda Centrum strojového vnímání, Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické Kámen-nůžky-papír Tomáš Svoboda Centrum strojového vnímání, Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické Studijní program: Otevřená informatika 2018-10-09 08/10/18 než začneme

Více

Neinformované metody prohledávání stavového prostoru. Gerstner Laboratory Agent Technology Group, Czech Technical University in Prague

Neinformované metody prohledávání stavového prostoru. Gerstner Laboratory Agent Technology Group, Czech Technical University in Prague Neinformované metody prohledávání stavového prostoru Michal Pěchouček Gerstner Laboratory Agent Technology Group, Czech Technical University in Prague http://labe.felk.cvut.cz/~ tkrajnik/kui2/data/k333/1.pdf

Více

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Pavel Kotrč Analýza hry Gobblet prostředky umělé inteligence Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové

Více

Úvod do teorie her

Úvod do teorie her Úvod do teorie her. Formy her a rovnovážné řešení Tomáš Kroupa http://staff.utia.cas.cz/kroupa/ 208 ÚTIA AV ČR Program. Definujeme 2 základní formy pro studium různých her: rozvinutou, strategickou. 2.

Více

Karty Prší. Anotace: Abstract: Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek

Karty Prší. Anotace: Abstract: Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek Gymnázium, Praha 6, Arabská 14 předmět Programování, vyučující Tomáš Obdržálek Karty Prší ročníkový projekt, Tomáš Krejča 1E květen 2014 Anotace: Mým cílem bylo vytvořit simulátor karetní hry prší. Hráč

Více

Předmět: Algoritmizace praktické aplikace

Předmět: Algoritmizace praktické aplikace Předmět: Algoritmizace praktické aplikace Vytvořil: Roman Vostrý Zadání: Vytvoření funkcí na stromech (reprezentace stromu haldou). Zadané funkce: 1. Počet vrcholů 2. Počet listů 3. Součet 4. Hloubka 5.

Více

Řešení: PŘENESVĚŽ (N, A, B, C) = přenes N disků z A na B pomocí C

Řešení: PŘENESVĚŽ (N, A, B, C) = přenes N disků z A na B pomocí C Hanojské věže - 3 kolíky A, B, C - na A je N disků různé velikosti, seřazené od největšího (dole) k nejmenšímu (nahoře) - kolíky B a C jsou prázdné - úkol: přenést všechny disky z A na B, mohou se odkládat

Více

Optimalizace & soft omezení: algoritmy

Optimalizace & soft omezení: algoritmy Optimalizace & soft omezení: algoritmy Soft propagace Klasická propagace: eliminace nekonzistentních hodnot z domén proměnných Soft propagace: propagace preferencí (cen) nad k-ticemi hodnot proměnných

Více

Kámen-nůžky-papír. Tomáš Svoboda Centrum strojového vnímání, Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické

Kámen-nůžky-papír. Tomáš Svoboda Centrum strojového vnímání, Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické Kámen-nůžky-papír Tomáš Svoboda Centrum strojového vnímání, Katedra kybernetiky Fakulta elektrotechnická, České vysoké učení technické Studijní program: Otevřená informatika 2017-10-10 18/10/17 než začneme

Více

Rekurzivní algoritmy

Rekurzivní algoritmy Rekurzivní algoritmy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní algoritmy (BI-EFA) ZS

Více

A4B33ZUI Základy umělé inteligence

A4B33ZUI Základy umělé inteligence LS 2014 Jméno: A4B33ZUI Základy umělé inteligence 11. 6. 2014 O1 O2 O3 O4 O5 Total (50) Instrukce: Na vypracování máte 150 min, můžete použít vlastní poznámky v podobě ručně popsaného listu A4. Použití

Více

Úloha ve stavovém prostoru SP je <s 0, C>, kde s 0 je počáteční stav C je množina požadovaných cílových stavů

Úloha ve stavovém prostoru SP je <s 0, C>, kde s 0 je počáteční stav C je množina požadovaných cílových stavů Stavový prostor a jeho prohledávání SP = formalismus k obecnějšímu uchopení a vymezení problému, který spočívá v nalezení posloupnosti akcí vedoucích od počátečního stavu úlohy (zadání) k požadovanému

Více

Programování. s omezujícími podmínkami. Roman Barták. roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak

Programování. s omezujícími podmínkami. Roman Barták. roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Programování s omezujícími podmínkami Roman Barták Katedra teoretické informatiky a matematické logiky roman.bartak@mff.cuni.cz http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak Konzistenční techniky Dosud jsme podmínky

Více

Heuristické řešení problémů. Seminář APS Tomáš Müller 6. 7. 2002

Heuristické řešení problémů. Seminář APS Tomáš Müller 6. 7. 2002 Heuristické řešení problémů Seminář APS Tomáš Müller 6. 7. 00 Heuristické řešení problémů Popis několika základních metod lokální prohledávání branch and bound simulated annealing, TABU evoluční algoritmy

Více

5 Rekurze a zásobník. Rekurzivní volání metody

5 Rekurze a zásobník. Rekurzivní volání metody 5 Rekurze a zásobník Při volání metody z metody main() se do zásobníku uloží aktivační záznam obsahující - parametry - návratovou adresu, tedy adresu, kde bude program pokračovat v metodě main () po skončení

Více

Časová a prostorová složitost algoritmů

Časová a prostorová složitost algoritmů .. Časová a prostorová složitost algoritmů Programovací techniky doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Hodnocení algoritmů Programovací techniky Časová a prostorová

Více

}w!"#$%&'()+,-./012345<ya

}w!#$%&'()+,-./012345<ya Masarykova Univerzita v Brně Fakulta Informatiky }w!"#$%&'()+,-./012345

Více

Evoluční algoritmy. Podmínka zastavení počet iterací kvalita nejlepšího jedince v populaci změna kvality nejlepšího jedince mezi iteracemi

Evoluční algoritmy. Podmínka zastavení počet iterací kvalita nejlepšího jedince v populaci změna kvality nejlepšího jedince mezi iteracemi Evoluční algoritmy Použítí evoluční principů, založených na metodách optimalizace funkcí a umělé inteligenci, pro hledání řešení nějaké úlohy. Populace množina jedinců, potenciálních řešení Fitness function

Více

Základy umělé inteligence

Základy umělé inteligence Základy umělé inteligence Automatické řešení úloh Základy umělé inteligence - prohledávání. Vlasta Radová, ZČU, katedra kybernetiky 1 Formalizace úlohy UI chápe řešení úloh jako proces hledání řešení v

Více

Hranová konzistence. Arc consistency AC. Nejprve se zabýváme binárními CSP. podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek

Hranová konzistence. Arc consistency AC. Nejprve se zabýváme binárními CSP. podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek Hranová konzistence Arc consistency AC Nejprve se zabýváme binárními CSP podmínka odpovídá hraně v grafu podmínek Hrana (V i, V j ) je hranově konzistentní, právě když pro každou hodnotu x z aktuální domény

Více

Genetické programování

Genetické programování Genetické programování Vyvinuto v USA v 90. letech J. Kozou Typické problémy: Predikce, klasifikace, aproximace, tvorba programů Vlastnosti Soupeří s neuronovými sítěmi apod. Potřebuje značně velké populace

Více

a4b33zui Základy umělé inteligence

a4b33zui Základy umělé inteligence LS 2011 Jméno: a4b33zui Základy umělé inteligence 10.6.2011 O1 O2 O3 O4 O5 Total (50) Instrukce: Na vypracování máte 90 min, můžete použít vlastní materiály nebo poznámky. Použití počítače nebo mobilního

Více

Základní datové struktury III: Stromy, haldy

Základní datové struktury III: Stromy, haldy Základní datové struktury III: Stromy, haldy prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze c Pavel Tvrdík, 2010 Efektivní

Více

Základy algoritmizace 4. Problémy, algoritmy, data

Základy algoritmizace 4. Problémy, algoritmy, data Jiří Vokřínek, 2015 B6B36ZAL - Přednáška 4 1 Základy algoritmizace 4. Problémy, algoritmy, data doc. Ing. Jiří Vokřínek, Ph.D. Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze

Více

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafové algoritmy. Programovací techniky Grafové algoritmy Programovací techniky Grafy Úvod - Terminologie Graf je datová struktura, skládá se z množiny vrcholů V a množiny hran mezi vrcholy E Počet vrcholů a hran musí být konečný a nesmí být

Více

ŠACHOVÉ ENGINY. Semestrální práce pro předmět 4IZ430 Principy inteligentních systémů

ŠACHOVÉ ENGINY. Semestrální práce pro předmět 4IZ430 Principy inteligentních systémů ŠACHOVÉ ENGINY Semestrální práce pro předmět 4IZ430 Principy inteligentních systémů Contents 1. Úvod... 2 2. Evaluační funkce... 2 3. Procházení stromu variant... 6 4. Učení se... 8 5. Závěr... 8 6. Zdroje...

Více

Stromy, haldy, prioritní fronty

Stromy, haldy, prioritní fronty Stromy, haldy, prioritní fronty prof. Ing. Pavel Tvrdík CSc. Katedra počítačů FEL České vysoké učení technické DSA, ZS 2008/9, Přednáška 6 http://service.felk.cvut.cz/courses/x36dsa/ prof. Pavel Tvrdík

Více

Slepé prohledávání do šířky Algoritmus prohledávání do šířky Při tomto způsobu prohledávání máme jistotu, že vždy nalezneme koncový stav, musíme ale p

Slepé prohledávání do šířky Algoritmus prohledávání do šířky Při tomto způsobu prohledávání máme jistotu, že vždy nalezneme koncový stav, musíme ale p Hanojská věž Stavový prostor 1. množina stavů S = {s} 2. množina přechodů mezi stavy (operátorů) Φ = {φ} s k = φ ki (s i ) zadání [1 1 1] řešení [3 3 3] dva možné první tahy: [1 1 2] [1 1 3] který tah

Více

Monte Carlo Tree Search. Marika Ivanová

Monte Carlo Tree Search. Marika Ivanová Monte Carlo Tree Search Marika Ivanová 23. 10. 2012 Obsah Představení Základní vlastnosti Oblast použití Bandit Problem Popis metody Algoritmus UCT Charakteristika Terminologie Vylepšení a Heuristiky Aplikace

Více

Teorie užitku. Marta Vomlelová 14. prosince / 23

Teorie užitku. Marta Vomlelová 14. prosince / 23 Teorie užitku Většinou měříme výplatu, hodnotu atd. penězi. MEU (maximalizace očekávaného zisku) je většinou rozumná věc k volbě. Ale občas je lidská intuice jiná a je na nás, jestli věříme víc intuici

Více

Obsah přednášky. programovacího jazyka. Motivace. Princip denotační sémantiky Sémantické funkce Výrazy Příkazy Vstup a výstup Kontinuace Program

Obsah přednášky. programovacího jazyka. Motivace. Princip denotační sémantiky Sémantické funkce Výrazy Příkazy Vstup a výstup Kontinuace Program Denotační sémantika programovacího jazyka doc. Dr. Ing. Miroslav Beneš katedra informatiky, A-1007 59 732 4213 Obsah přednášky Princip denotační sémantiky Sémantické funkce Výrazy Příkazy Vstup a výstup

Více

Vraťme se k základům: DFS = Depth First Search

Vraťme se k základům: DFS = Depth First Search Prohledávání do hloubky Vraťme se k základům: DFS = Depth First Search DFS Programování s omezujícími podmínkami Roman Barták Katedra teoretické informatiky a matematické logiky roman.bartak@mff.cuni.cz

Více

Odstranění rekurze Binární soubory Programování her. Anotace. Středník II!! Odstranění rekurze, binární soubory, programování her.

Odstranění rekurze Binární soubory Programování her. Anotace. Středník II!! Odstranění rekurze, binární soubory, programování her. Anotace Středník II!! 7. 5. 2010 Odstranění rekurze, binární soubory, programování her. Odstranění rekurze obecně Rekurze je pěkná věc, ale podle teorie lze každý program napsat v podobě jednoho jediného

Více

HRA GOMOKU FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS

HRA GOMOKU FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV INTELIGENTNÍCH SYSTÉMŮ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF INTELLIGENT SYSTEMS HRA GOMOKU

Více

B) EX = 0,5, C) EX = 1, F) nemáme dostatek informací.

B) EX = 0,5, C) EX = 1, F) nemáme dostatek informací. Hlasovací otázka 9 Náhodná veličina X nabývá jen dvou různých hodnot, 0 a 1. Předpokládejme P(X = 0) = 0,5. Co můžeme říci o EX? Hlasovací otázka 9 Náhodná veličina X nabývá jen dvou různých hodnot, 0

Více

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI KATEDRA INFORMATIKY. ALGORITMY REALIZUJÍCÍ v jednoduchých deskových hrách

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI KATEDRA INFORMATIKY. ALGORITMY REALIZUJÍCÍ v jednoduchých deskových hrách UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI KATEDRA INFORMATIKY Tomáš Kühr ALGORITMY REALIZUJÍCÍ POČÍTAČOVÉHO HRÁČE v jednoduchých deskových hrách Říjen 0 Abstrakt Následující text obsahuje detailní popis algoritmu

Více

TEORIE HER

TEORIE HER TEORIE HER 15. 10. 2014 HRA HRA Definice Hra je činnost jednoho či více lidí, která nemusí mít konkrétní smysl, ale přitom má za cíl radost či relaxaci. HRA Definice Hra je činnost jednoho či více lidí,

Více

Obecná informatika. Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze. Podzim 2012

Obecná informatika. Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze. Podzim 2012 Obecná informatika Přednášející Putovních přednášek Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Podzim 2012 Přednášející Putovních přednášek (MFF UK) Obecná informatika Podzim 2012 1 / 18

Více

1. Implementace funkce počet vrcholů. Předmět: Algoritmizace praktické aplikace (3ALGA)

1. Implementace funkce počet vrcholů. Předmět: Algoritmizace praktické aplikace (3ALGA) Předmět: Algoritmizace praktické aplikace (3ALGA) Vytvořil: Jan Brzeska Zadání: Vytvoření funkcí na stromech (reprezentace stromu směrníky). Zadané funkce: 1. Počet vrcholů 2. Počet listů 3. Součet 4.

Více

IB108 Sada 1, Příklad 1 Vypracovali: Tomáš Krajča (255676), Martin Milata (256615)

IB108 Sada 1, Příklad 1 Vypracovali: Tomáš Krajča (255676), Martin Milata (256615) IB108 Sada 1, Příklad 1 ( ) Složitost třídícího algoritmu 1/-Sort je v O n log O (n.71 ). Necht n = j i (velikost pole, které je vstupním parametrem funkce 1/-Sort). Lehce spočítáme, že velikost pole předávaná

Více

Grafové algoritmy. Programovací techniky

Grafové algoritmy. Programovací techniky Grafové algoritmy Programovací techniky Grafy Úvod - Terminologie Graf je datová struktura, skládá se z množiny vrcholů V a množiny hran mezi vrcholy E Počet vrcholů a hran musí být konečný a nesmí být

Více

3. ANTAGONISTICKÉ HRY

3. ANTAGONISTICKÉ HRY 3. ANTAGONISTICKÉ HRY ANTAGONISTICKÝ KONFLIKT Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku,

Více

Alfa-beta algoritmus pro umělou inteligenci hry šachy

Alfa-beta algoritmus pro umělou inteligenci hry šachy České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Bakalářská práce Alfa-beta algoritmus pro umělou inteligenci hry šachy Josef Suchý Vedoucí práce: Ing. Adam Sporka Studijní program: Elektrotechnika

Více

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací Teorie her a ekonomické rozhodování 7. Hry s neúplnou informací 7.1 Informace Dosud hráči měli úplnou informaci o hře, např. znali svou výplatní funkci, ale i výplatní funkce ostatních hráčů často to tak

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0548 Název školy: Gymnázium, Trutnov, Jiráskovo náměstí 325 Název materiálu: VY_32_INOVACE_147_IVT Autor: Ing. Pavel Bezděk Tematický okruh:

Více

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy

Stromy. Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy Stromy úvod Stromy Strom: souvislý graf bez kružnic využití: počítačová grafika seznam objektů efektivní vyhledávání výpočetní stromy rozhodovací stromy Neorientovaný strom Orientovaný strom Kořenový orientovaný

Více

Informatika Algoritmy

Informatika Algoritmy Informatika Algoritmy Radim Farana Podklady předmětu Informatika pro akademický rok 2010/2011 Obsah Algoritmus. Vlastnosti algoritmu. Popis algoritmu. Hodnocení algoritmů. Příklady algoritmů. Algoritmus

Více

NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / :03:07

NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / :03:07 NPRG030 Programování I, 2018/19 1 / 20 3. 12. 2018 09:03:07 Vnitřní třídění Zadání: Uspořádejte pole délky N podle hodnot prvků Měřítko efektivity: * počet porovnání * počet přesunů NPRG030 Programování

Více

Pokročilá implementace deskové hry Dáma

Pokročilá implementace deskové hry Dáma České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Bakalářská práce Pokročilá implementace deskové hry Dáma Ladislav Vitásek Vedoucí práce: RNDr. Marko Genyk-Berezovskyj Studijní program: Elektrotechnika

Více

Hledáme efektivní řešení úloh na grafu

Hledáme efektivní řešení úloh na grafu Hledáme efektivní řešení úloh na grafu Mějme dán graf následující úlohy: G = ( V, E), chceme algoritmicky vyřešit Je daný vrchol t dosažitelný z vrcholu s? Pokud ano, jaká nejkratší cesta tyto vrcholy

Více

PROHLEDÁVÁNÍ GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

PROHLEDÁVÁNÍ GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze PROHLEDÁVÁNÍ GRAFŮ Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 2010/2011, Lekce 4 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do

Více

Použití dalších heuristik

Použití dalších heuristik Použití dalších heuristik zkracování cesty při FIND-SET UNION podle hodností Datové struktury... p[x] - předchůdce uzlu x MAKE-SET(x) p[x] := x hod[x] := 0 hod[x] - hodnost (aprox. výšky) UNION(x,y) LINK(FIND-SET(x),

Více

TOKY V SÍTÍCH II. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

TOKY V SÍTÍCH II. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze TOKY V SÍTÍCH II Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze BI-GRA, LS 010/011, Lekce 10 Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší

Více

2) Napište algoritmus pro vložení položky na konec dvousměrného seznamu. 3) Napište algoritmus pro vyhledání položky v binárním stromu.

2) Napište algoritmus pro vložení položky na konec dvousměrného seznamu. 3) Napište algoritmus pro vyhledání položky v binárním stromu. Informatika 10. 9. 2013 Jméno a příjmení Rodné číslo 1) Napište algoritmus pro rychlé třídění (quicksort). 2) Napište algoritmus pro vložení položky na konec dvousměrného seznamu. 3) Napište algoritmus

Více

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2.

Zdůvodněte, proč funkce n lg(n) roste alespoň stejně rychle nebo rychleji než než funkce lg(n!). Symbolem lg značíme logaritmus o základu 2. 1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 13 14 15 16 17 18 19 0 1 3 4 5 6 7 8 9 30 31 3 Zdůvodněte, proč funkce f(n) = n log(n) 1 n 1/ roste rychleji než funkce g(n) = n. Zdůvodněte, proč funkce f(n) = n 3/ log(n) roste

Více

"Agent Hledač" (3. přednáška)

Agent Hledač (3. přednáška) "Agent Hledač" (3. přednáška) Přehled 3. přednášky v této přednášce se budeme zabývat "goal-based" agenty Přehled 3. přednášky v této přednášce se budeme zabývat "goal-based" agenty připomeňme, že "goal-based"

Více

Seminář z IVT Algoritmizace. Slovanské gymnázium Olomouc Tomáš Kühr

Seminář z IVT Algoritmizace. Slovanské gymnázium Olomouc Tomáš Kühr Seminář z IVT Algoritmizace Slovanské gymnázium Olomouc Tomáš Kühr Algoritmizace - o čem to je? Zatím jsme se zabývali především tím, jak určitý postup zapsat v konkrétním programovacím jazyce (např. C#)

Více

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií.

Dokažte Větu 2(Minimax) ze třetího dílu seriálu pro libovolnou hru s nulovým součtem, ve kterémákaždýhráčnavýběrprávězedvoustrategií. Teorie her º Ö ÐÓÚ Ö Ì ÖÑ Ò Ó Ð Ò º Ù Ò ¾¼½ ÐÓ ½º HráčIsitajněnapíšenapapírnějaképřirozenéčíslozrozmezíaž noznačmeho ivestejnou chvílisirovněžhráčiinapíšenapapírnějaképřirozenéčíslozrozmezíaž noznačmeho

Více

TGH07 - Chytré stromové datové struktury

TGH07 - Chytré stromové datové struktury TGH07 - Chytré stromové datové struktury Jan Březina Technical University of Liberec 1. dubna 2014 Prioritní fronta Datová struktura s operacemi: Odeber Minum (AccessMin, DeleteMin) - vrat prvek s minimálním

Více

Jan Březina. Technical University of Liberec. 21. dubna 2015

Jan Březina. Technical University of Liberec. 21. dubna 2015 TGH11 - Maximální párování a související problémy Jan Březina Technical University of Liberec 21. dubna 2015 Bipartitní grafy Bipartitní graf - je obarvitelný dvěma barvami. Tj. V lze rozělit na disjunktní

Více

ANTAGONISTICKE HRY 172

ANTAGONISTICKE HRY 172 5 ANTAGONISTICKÉ HRY 172 Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku, jejíž výše nezávisí

Více