优化格斗机器人

问题描述

想象一下，您应该为一个机器人编写一个算法，该算法将与其他类似准备的机器人进行战斗。您的机器人在整场战斗中拥有 200 HP，并且每轮（最多 100 轮）获得 12 点能量点的设定值。您的机器人必须每轮都进行攻击，并且可以（但不必）保护自己。有 4 种攻击类型和 4 种相应的防御。当一个机器人失去所有生命值或您超过 100 轮时，战斗结束，在这种情况下，胜利者是战斗结束后拥有更多 HP 的人。每个防御值 4 点能量，并在一轮中阻挡所有给定类型的攻击。有 4 种不同的攻击 - 钩踢，价值 4 点能量，造成 10 hp，钩拳，价值 3 能量点，造成 6 hp，上勾拳，价值 2 能量点，造成 3 hp，低踢，价值 1 次。你能够收集所有前几轮的所有数据（机器人的 hp 和能量点、两个机器人的攻击集、机器人的防御、造成和接收的伤害）。显然，我不希望有人提出一个完整的解决方案，但是我无法理解它，而且我真的没有看到处理这种事情的方法，所以任何建议或相关主题都可以阅读真的很有帮助。请注意，这不应与一般的 ML 或 AI 相关。只是一个算法。

解决方法

您可以模拟您的机器人的随机动作，然后是另一个机器人的随机动作，依此类推，并计算结果（以点为单位）。重复它，比如说，一百万次，然后从一百万个变体中选择最适合你的机器人的动作。此方法称为 Monte-Carlo simulation。这很简单，但它有效。它不会给你最好的举动，但它会给你足够好的举动，一个似是而非的举动。您可以通过将所有可能的操作提前几轮存储到树中然后使用 Monte Carlo tree search 来改进它，但实现起来有点困难。为了使蒙特卡洛模拟快速有效，请使用快速伪随机生成器，而不是您的编程语言提供的那种，例如“XorShift”伪随机数生成器。有关详细信息，请参阅 XorShift on Wikipedia 或参阅佛罗里达州立大学的 George Marsaglia 于 2003 年发表在 Journal of Statistical Software,DOI: 10.18637/jss.v008.i14 上的论文“Xorshift RNGs”或仅搜索用于语义学者的“Xorshift RNGs”。您可以通过蒙特卡洛模拟解决各种任务，例如拼图，甚至是玩 Hex 游戏的优秀电脑玩家。

以下是 XorShift 的代码示例：

const uint64_t initial_seed = 88172645463325252LL; // the intial seed value from the paper above mentioned

uint64_t current_seed = initial_seed;

// a basic xorshift routiine,returns a value in range [0..2^64)
inline uint64_t xorshift64(uint64_t& seed)
{
    seed ^= (seed << 13);
    seed ^= (seed >> 7);
    return (seed ^= (seed << 17));
}

// use one xorshift call to return one pseudorandom byte,each in the given range from 0,but less than the given limit,i.e. [0..limit),but the limit is not larger than 255
inline uint8_t rand_byte_lim(uint64_t& seed,const uint8_t limit)
{
    uint64_t x = xorshift64(seed);
    x &= 0xffffffffffffff; // 7 bytes
    x *= limit;
    x >>= 56; // 7 bytes * 8 bits = 56 bits
    return x & 0xff;
}

// use one xorshift call to return 8 pseudorandom bytes each in own range [0..limN),but a limN is not larger than 255
inline void rand_8_bytes(uint64_t& seed,const uint8_t lim1,uint8_t& res1,const uint8_t lim2,uint8_t& res2,const uint8_t lim3,uint8_t& res3,const uint8_t lim4,uint8_t& res4,const uint8_t lim5,uint8_t& res5,const uint8_t lim6,uint8_t& res6,const uint8_t lim7,uint8_t& res7,const uint8_t lim8,uint8_t& res8
)
{
    uint64_t x = xorshift64(seed);
    uint32_t t1 = (x >> (0 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t2 = (x >> (1 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t3 = (x >> (2 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t4 = (x >> (3 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t5 = (x >> (4 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t6 = (x >> (5 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t7 = (x >> (6 * 8)) & 0xff;
    uint32_t t8 = (x >> (7 * 8)) & 0xff;
    t1 *= lim1;
    t2 *= lim2;
    t3 *= lim3;
    t4 *= lim4;
    t5 *= lim5;
    t6 *= lim6;
    t7 *= lim7;
    t8 *= lim8;
    res1 = (t1 >> 8) & 0xff;
    res2 = (t2 >> 8) & 0xff;
    res3 = (t3 >> 8) & 0xff;
    res4 = (t4 >> 8) & 0xff;
    res5 = (t5 >> 8) & 0xff;
    res6 = (t6 >> 8) & 0xff;
    res7 = (t7 >> 8) & 0xff;
    res8 = (t8 >> 8) & 0xff;
}