这篇论文讨论了基于蒙特卡洛算法的四子棋人工智能设计与性能分析。通过提供完整且易于运行的代码(可在pycharm中运行),读者可以亲自体验四子棋AI的强大下棋能力。通过充分利用并行处理,只需增加模拟次数,即可获得无敌的AI水平,除了顶尖选手外,无人可敌。论文作者深切感受到人工智能的魅力,并强调未来的发展需做好准备。此处提供完整代码,供读者参考,并欢迎点击主页进一步了解。
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本程序用蒙特卡洛仿真的方法在不同的信噪比下,传输N个符号的差错概率与理论差错概率的比较
蒙特卡洛方法应用教程。实用方法,非常有用。希望对你有帮助。
蒙特卡洛方法的应用以及在导弹命中精度方面的应用
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本人自己的编写的程序 用蒙特卡洛方法求得π的值 代码中包含如何操作txt 与excel 对初学者很有帮助
蒙特卡洛积分方法,包括随机点法和均值法。C语言实现,包括封装成动态库的工程!
可以计算仿真,测试成功 %for i=1:n sample=samplex(nn:n,:); t1=sum(sample); t2=mean(sample); t3=std(sample,0); %r
期权蒙特卡洛模拟定价的代码(MATLAB)
matlab实现蒙特卡洛算法,蒙特卡洛算法在各个行业应用十分广泛,主要使用在统计分析中。
自己看了还是有点用的,介绍了蒙特卡洛的原理,和一些简单的例子
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