CS236501 Introduction to AI Tutorial 6 AB Questions Tutorial 6 AB Questions.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
1 Colorful XML: One Hierarchy Isn't Enough Authors : H. V. Jagadish, Laks V. S. Lakshmanan, Monica Scannapieco, Divesh Srivastava, Nuwee Wiwatwattana Presented.
Advertisements

מבוא למדעי המחשב לתעשייה וניהול
Adversarial Search Reference: “Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3 rd ed” (Russell and Norvig)
Computers playing games. One-player games Puzzle: Place 8 queens on a chess board so that no two queens attack each other (i.e. on the same row, same.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #4 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
Cambodia Robocon March 2015
Tic Tac Toe Architecture CSE 5290 – Artificial Intelligence 06/13/2011 Christopher Hepler.
Lecture 12 Last time: CSPs, backtracking, forward checking Today: Game Playing.
Search Strategies.  Tries – for word searchers, spell checking, spelling corrections  Digital Search Trees – for searching for frequent keys (in text,
1 Evolving Board Game Players Without Using Expert Knowledge A presentation of research by Amit Benbassat Advisor: Moshe Sipper. A. Benbassat and M. Sipper.
Minimax and Alpha-Beta Reduction Borrows from Spring 2006 CS 440 Lecture Slides.
State Space 4 Chapter 4 Adversarial Games. Two Flavors Games of Perfect Information ◦Each player knows everything that can be known ◦Chess, Othello Games.
This time: Outline Game playing The minimax algorithm
רקורסיות נושאי השיעור פתרון משוואות רקורסיביות שיטת ההצבה
עבודה סמינריונית Prelude to Ukkonen algorithm ON-LINE CONSTRUCTION OF SUFFIX TREES מגישים : עיד מוחמד טיבי פיראס.
Map-Reduce Input: a collection of scientific articles on different topics, each marked with a field of science –Mathematics, Computer Science, Biology,
A. Frank File Organization Indexed-Sequential File Introduction Thanks to Tamar Barnes.
1 Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #5 Refinement in Z: data refinement; operations refinement; their combinations.
בהסתברות לפחות למצא בעיה במודל PAC עבור בהסתברות ε הפונקציה f טועה מודל ONLINE 1. אחרי כל טעות הפונקציה משתפרת 2. מספר הטעיות קטן.
א " ב, מילים, ושפות הפקולטה למדעי המחשב אוטומטים ושפות פורמליות ( ) תרגיל מספר 1.
Formal Specifications for Complex Systems (236368) Tutorial #6 appendix Statecharts vs. Raphsody 7 (theory vs. practice)
תכנות תרגול 6 שבוע : תרגיל שורש של מספר מחושב לפי הסדרה הבאה : root 0 = 1 root n = root n-1 + a / root n-1 2 כאשר האיבר ה n של הסדרה הוא קירוב.
Game Trees Introduction to Artificial Intelligence COS302 Michael L. Littman Fall 2001.
מודל ONLINE לומדמורה 1. כל ניתן לחישוב בזמן פולינומיאלי 2. אחרי מספר פולינומיאלי של טעיות ( ) הלומד לא טועה ז"א שווה ל- Littlestone 1988.
Online Chess Project 3 Due date: April 17 th. Introduction Third in series of three projects This project focuses on adding online support –2 players.
ICS-271:Notes 6: 1 Notes 6: Game-Playing ICS 271 Fall 2006.
Loops For loop for n = [ ] code end While loop while a ~= 3 code end.
Adversarial Search: Game Playing Reading: Chess paper.
מערכים עד היום כדי לייצג 20 סטודנטים נאלצנו להגדיר עד היום כדי לייצג 20 סטודנטים נאלצנו להגדיר int grade1, grade2, …, grade20; int grade1, grade2, …, grade20;
עקרון ההכלה וההדחה.
Markov Decision Processes (MDP) תומר באום Based on ch. 14 in “Probabilistic Robotics” By Thrun et al. ב"הב"ה.
THE RENJU GAME BY ABHISHEK JAIN, PRANSHU GUPTA & RHYTHM DAS PCLUB SUMMER PROJECT PRESENTATION JUNE, L7 IIT KANPUR MENTOR – SANIL JAIN.
(C) סיון טל גילוי מידע וזיהוי תבניות תרגול מס. 9 גילוי מידע וזיהוי תבניות תרגול מס. 9 דחיסת נתונים מהו קידוד תכונות של קידודים אי - שוויון קרפט.
1 מבוא למדעי המחשב backtracking. 2 מוטיבציה בעיית n המלכות: נתון: לוח שחמט בגודל. המטרה: לסדר על הלוח n מלכות כך שאף אחת לא תאיים על השנייה. דוגמא: עבור.
CISC 235: Topic 6 Game Trees.
Minimax.
Presentation by Gil Perry Supervised by Amos Fiat 1.
Game Playing.
AD FOR GAMES Lecture 4. M INIMAX AND A LPHA -B ETA R EDUCTION Borrows from Spring 2006 CS 440 Lecture Slides.
 Summary  How to Play Go  Project Details  Demo  Results  Conclusions.
Multiply Decimals 1.Multiply as with whole numbers. 2.Count the total numbers in decimal place value for both factors 3.Place as many numbers of your FINAL.
Pitch Playing Agent Project for Into to AI Jody Ammeter.
Games. Adversaries Consider the process of reasoning when an adversary is trying to defeat our efforts In game playing situations one searches down the.
PLAYERS TITLES CALCULATING NORMS FIDE ARBITER SEMINAR.
Adversarial Search Chapter Games vs. search problems "Unpredictable" opponent  specifying a move for every possible opponent reply Time limits.
Project 2: Classification Using Genetic Programming Kim, MinHyeok Biointelligence laboratory Artificial.
Data Structures Hanoch Levi and Uri Zwick March 2011 Lecture 3 Dynamic Sets / Dictionaries Binary Search Trees.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE (CS 461D) Princess Nora University Faculty of Computer & Information Systems.
Game-playing AIs Part 2 CIS 391 Fall CSE Intro to AI 2 Games: Outline of Unit Part II  The Minimax Rule  Alpha-Beta Pruning  Game-playing.
1 Programming for Engineers in Python Autumn Lecture 9: Sorting, Searching and Time Complexity Analysis.
AIMA Code: Adversarial Search CSE-391: Artificial Intelligence University of Pennsylvania Matt Huenerfauth February 2005.
Adversarial Search 2 (Game Playing)
Adversarial Search and Game Playing Russell and Norvig: Chapter 6 Slides adapted from: robotics.stanford.edu/~latombe/cs121/2004/home.htm Prof: Dekang.
. Sequence Alignment Tutorial #3 © Ydo Wexler & Dan Geiger.
1 Decisions in games Minimax algorithm  -  algorithm Tic-Tac-Toe game Decisions in games Minimax algorithm  -  algorithm Tic-Tac-Toe game.
Adversarial Search and Game-Playing
מספרים אקראיים ניתן לייצר מספרים אקראיים ע"י הפונקציה int rand(void);
Optimizing Minmax Alpha-Beta Pruning Real Time Decisions
Adversarial Search.
תירגול 14: מבני נתונים דינאמיים
Marina Kogan Sadetsky –
משחקים Game playing.
Tutorial 5 Adversary Search
Tutorial 1 Uninformed Search
Kevin Mason Michael Suggs
Tutorial 3 Empirical evaluation in AI
Search and Game Playing
Minimax strategies, alpha beta pruning
Adversarial Search Game Theory.
Unit II Game Playing.
Presentation transcript:

CS Introduction to AI Tutorial 6 AB Questions Tutorial 6 AB Questions

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich2 שאלה 1 מתכנת התבלבל והחליף את הקריאה הרקורסיבית board-val = ab(v, d-1, max, alpha, beta) בקריאה board-val = minimax(v, d-1, max) תארו את כל ההשלכות של הטעות

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich3 αβ Procedure: MAX node if node-type = MAX { curr-max ← -infinity loop for v i є Succ(v) { board-val ← αβ(v i, d-1, min, α, β) curr-max ← max(board-val, curr-max) α ← max(curr-max, α) if (curr-max ≥ β) // Bigger than lowest min end loop } return curr-max }

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich4 Game Tree Example MAX MIN

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich5 שאלה 2 מה יקרה אם נחליף באלגוריתם האלפא - ביתא את השורה alpha = max(curr-max, alpha) בשורה alpha = curr-max

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich6 שאלה 3 אם מינימקס לעומק D מחזיר ערך M, מובטחת לשחקן האפשרות להגיע ללוח עם ערך של לפחות M. נניח שמפאת חוסר זמן אנו רוצים לשמור את האסטרטגיה שמבטיחה לנו ערך זה. כלומר, ב -D צעדים הבאים השחקן לא יצטרך לבצע חיפוש, אלא יענה באופן מיידי בהסתמך על האסטרטגיה ששמר. מה השינויים שתערכו במינימקס כדי לשמור אסטרטגיה זו ואיך תשתמשו בה ?

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich7 שאלה 4 הוחלט לבנות תכנית שחמט חדשה שתנצח את קספרוב. מכיוון שקספארוב מסוגל ללמוד במהירות את הטכניקה של יריביו, הוחלט לבלבל אותו ע " י שינוי של האלגוריתם אלפא - ביתא. במקום להחזיר צעד אחד בעל ערך המינימקס המקסימלי MM, האלגוריתם מחזיר את כל הצעדים שערך המינימקס שלהם לפחות MM – epsilon. התכנית מגרילה צעד אחד מבין צעדים אלה. מהם השינויים הדרושים לאלגוריתם האלפא - ביתא ? פתרון פשוט הוא לקרוא לאלפא - ביתא מהבנים של שורש העץ, אולם אנו מעוניינים בפתרון שמאפשר יותר גיזום

CS Introduction to AI Tutorial 6 Class Tournament Tutorial 6 Class Tournament

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich9 Tournament Details Several rounds with different game parameters and move time limit parameters In each round, every player will play against all other players –Even number of games –Half of the games white, half black Scores: 1 pt for victory, 0.5 pts for draw Tournament winner: maximal score, summarized over all rounds

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich10 Player Details The player should continue running during the whole game –This allows keeping some data structures in memory during the game –Player not allowed to use idle time (other player’s turn) for calculations

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich11 Technical Details The player gets its input from stdin, and outputs its move to stdout. An outline of our mechanism: > our_app1 | player1 … -color white | our_app2 & > our_app3 | player2 … -color black | our_app4 & our_app1 supplies the current board to stdin of player1 our_app2 reads the next board from stdout of player1 and checks whether –The board is a legal move –The move was done within the time limit –The board is final If the game can continue, our_app2 communicates the move to our_app3, and so on… (our_app4 communicates with our_app1)

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich12 Time Limits There is a time limit per move The time is counted in from the moment that a board was sent to stdin of a player, till a new legal board was received from stdout of the player We will take into account the delays of the operating system and our communication delays, and allow a (very) small overhead

27-Jun-15Intro. to AI – Tutorial 6 – By Nela Gurevich13 General Guidelines Cheating is not legal Everything else is