کتاب جستجوی اولویت‌دار (Best-First Search) برای بازی‌های استراتژیک: از تئوری تا پیاده‌سازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی اولویت‌دار (Best-First Search) برای بازی‌های استراتژیک: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در بازی‌ها

موضوع میانی: الگوریتم‌های جستجو در بازی‌های استراتژیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
  • 2. مروری بر انواع بازی‌های استراتژیک و چالش‌های آن‌ها
  • 3. آشنایی با الگوریتم‌های جستجو و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی بازی
  • 4. مفهوم فضای حالت (State Space) در بازی‌ها
  • 5. معرفی تابع ارزیابی (Evaluation Function)
  • 6. اهمیت تابع ارزیابی در تصمیم‌گیری هوش مصنوعی
  • 7. جستجوی اولویت‌دار: اصول و مبانی
  • 8. تفاوت جستجوی اولویت‌دار با سایر الگوریتم‌های جستجو (مانند BFS و DFS)
  • 9. پیاده‌سازی جستجوی اولویت‌دار با استفاده از صف اولویت (Priority Queue)
  • 10. انتخاب ساختار داده مناسب برای صف اولویت
  • 11. توسعه گره (Node Expansion) در جستجوی اولویت‌دار
  • 12. بررسی انواع توابع اکتشافی (Heuristic Functions)
  • 13. توابع اکتشافی مجاز (Admissible Heuristics)
  • 14. توابع اکتشافی سازگار (Consistent Heuristics)
  • 15. تأثیر توابع اکتشافی بر کارایی جستجو
  • 16. بهینه‌سازی توابع اکتشافی برای بازی‌های استراتژیک
  • 17. جستجوی A* (A-Star Search): ترکیب هزینه واقعی و اکتشافی
  • 18. پیاده‌سازی جستجوی A* در یک بازی ساده
  • 19. بهینه‌سازی A* با استفاده از روش‌های مختلف
  • 20. جستجوی حریصانه (Greedy Best-First Search)
  • 21. مقایسه جستجوی حریصانه با A*
  • 22. کاربرد جستجوی حریصانه در بازی‌های استراتژیک
  • 23. جستجوی IDA* (Iterative Deepening A*)
  • 24. مزایا و معایب IDA* نسبت به A*
  • 25. کاربرد IDA* در بازی‌های با فضای حالت بزرگ
  • 26. جستجوی SMA* (Simplified Memory-Bounded A*)
  • 27. مدیریت حافظه در جستجوی SMA*
  • 28. کاربرد SMA* در بازی‌های با محدودیت حافظه
  • 29. جستجوی M* (Memory-Bounded A*)
  • 30. مقایسه SMA* و M*
  • 31. روش‌های بهبود کارایی جستجوی اولویت‌دار
  • 32. استفاده از هرس آلفا-بتا (Alpha-Beta Pruning) در جستجوی اولویت‌دار
  • 33. استفاده از جداول پراش (Transposition Tables)
  • 34. استفاده از تاریخچه اکتشافی (Heuristic History)
  • 35. کاربرد جستجوی اولویت‌دار در بازی‌های مختلف (شطرنج، گو، و غیره)
  • 36. پیاده‌سازی جستجوی اولویت‌دار در یک بازی شبیه‌سازی شده
  • 37. تحلیل و ارزیابی نتایج جستجو
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی جستجوی اولویت‌دار در بازی‌های پیچیده
  • 39. روش‌های مقابله با پیچیدگی محاسباتی
  • 40. استفاده از موازی‌سازی (Parallelization) برای بهبود کارایی
  • 41. آشنایی با کتابخانه‌ها و ابزارهای مرتبط با هوش مصنوعی بازی
  • 42. مطالعه موردی: پیاده‌سازی جستجوی اولویت‌دار در یک بازی تجاری
  • 43. آینده جستجوی اولویت‌دار در هوش مصنوعی بازی
تگ‌ها: a star ai algorithms ai programming artificial intelligence best-first search evaluation function game ai game design game development heuristic informed search optimization pathfinding search algorithms strategy games

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.