دانلود PDF جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر65صفحه پی دی اف 📕

سایت جزوه فارسی دانلود PDF جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر65صفحه پی دی اف را برای شما دوستان فراهم آورده است. در تئوری بازی‌ ها، جستجوی خصمانه (Adversarial Search) به مطالعه و طراحی الگوریتم‌ هایی برای تصمیم‌ گیری در بازی‌ هایی اطلاق می‌ شود که در آن دو یا چند بازیکن با اهداف متضاد با یکدیگر رقابت می‌ کنند. این مفهوم به‌ ویژه در بازی‌ های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)، که سود یک بازیکن به معنای زیان بازیکن دیگر است، بسیار مهم است. ویژگی‌ های جستجوی خصمانه: ماهیت متقابل: هر بازیکن سعی می‌ کند استراتژی‌ هایی را اجرا کند که به نفع خودش بوده و در عین حال مانع موفقیت حریف شود. باسایت جزوه فارسی همراه باشید.

سایت جزوه فارسی دانلود PDF جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر65صفحه پی دی اف را برای شما دوستان فراهم آورده است. در تئوری بازی‌ ها، جستجوی خصمانه (Adversarial Search) به مطالعه و طراحی الگوریتم‌ هایی برای تصمیم‌ گیری در بازی‌ هایی اطلاق می‌ شود که در آن دو یا چند بازیکن با اهداف متضاد با یکدیگر رقابت می‌ کنند. این مفهوم به‌ ویژه در بازی‌ های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)، که سود یک بازیکن به معنای زیان بازیکن دیگر است، بسیار مهم است. ویژگی‌ های جستجوی خصمانه: ماهیت متقابل: هر بازیکن سعی می‌ کند استراتژی‌ هایی را اجرا کند که به نفع خودش بوده و در عین حال مانع موفقیت حریف شود. باسایت جزوه فارسی همراه باشید.

پی دی اف جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر

ساختار درخت بازی: تصمیم‌ گیری معمولاً از طریق بررسی یک درخت جستجو انجام می‌ شود که تمام حرکات ممکن و نتایج آن‌ ها را شامل می‌ شود. فرض عقلانیت: فرض می‌ شود که حریف همیشه حرکات بهینه‌ ای انجام می‌ دهد. الگوریتم‌ های کلیدی جستجوی خصمانه: الگوریتم Minimax: بازیکن فرض می‌ کند که حریف همیشه بهترین پاسخ را می‌ دهد. هدف یافتن یک حرکت است که در بدترین حالت، بهترین نتیجه ممکن را برای بازیکن فراهم کند. این الگوریتم به صورت بازگشتی عمل می‌ کند و حالت‌ های برنده و بازنده را با یک تابع ارزیابی می‌ سنجد.

PDF جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر

برش آلفا-بتا (Alpha-Beta Pruning): بهینه‌ سازی Minimax است که شاخه‌ های غیر ضروری درخت جستجو را حذف می‌ کند. سرعت جستجو را بهبود می‌ بخشد بدون تأثیر بر نتیجه نهایی. جستجوی مونت‌ کارلو (Monte Carlo Tree Search): بیشتر در بازی‌ هایی که فضاهای حالت پیچیده دارند (مانند Go) استفاده می‌ شود. از شبیه‌ سازی تصادفی برای تخمین بهترین حرکت استفاده می‌ کند.

پی دی اف جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر

کاربرد ها: بازی‌ های شطرنج، تخته‌ نرد، Go، و سایر بازی‌ های استراتژیک. حل مسائل رقابتی در اقتصاد و مذاکره. طراحی سیستم‌ های هوش مصنوعی برای ربات‌ ها و برنامه‌ های بازی. چالش‌ ها: پیچیدگی محاسباتی: درخت جستجو ممکن است بسیار بزرگ شود. مدیریت عدم قطعیت: در بازی‌ هایی که اطلاعات کامل در دسترس نیست، الگوریتم‌ ها باید با عدم قطعیت مقابله کنند.

جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر

جستجوی مونت‌ کارلو (Monte Carlo Tree Search – MCTS) یک روش جستجوی مبتنی بر شبیه‌ سازی است که معمولاً برای تصمیم‌ گیری در مسائل پیچیده مانند بازی‌ ها و مسائل با فضای حالت بزرگ استفاده می‌ شود. این الگوریتم از شبیه‌ سازی تصادفی برای تخمین بهترین حرکت یا تصمیم استفاده می‌ کند. مراحل اصلی MCTS MCTS در چهار مرحله عمل می‌ کند که به صورت تکراری اجرا می‌ شوند: انتخاب (Selection): شروع از ریشه درخت و حرکت به سمت پایین با انتخاب گره‌ هایی که بالاترین ارزش را طبق معیار خاصی (مانند UCT، توضیح داده می‌ شود) دارند. هدف این مرحله، تمرکز بر شاخه‌ هایی است که به نظر می‌ رسد امید بخش‌ تر باشند.

توضیحات در مورد نویسنده جزوه تئوری بازیها جستجوی خصمانه استاد زعفرانی معطر

وب‌ سایت دانشگاه‌ ها: اگر استاد زعفرانی معطر با یک دانشگاه یا مؤسسه آموزشی در ارتباط هستند، ممکن است جزئیات مربوط به جزوه در وب‌ سایت دپارتمان یا صفحه شخصی ایشان موجود باشد. شبکه‌ های آموزشی: گاهی اساتید منابع خود را در پلتفرم‌ هایی مانند آپارات، یوتیوب، یا سامانه‌ های آموزشی دانشگاهی منتشر می‌ کنند. ارتباط با دانشجویان یا اساتید: ممکن است دانشجویان یا همکاران استاد بتوانند اطلاعات بهتری درباره جزوه و محتوا ارائه دهند. کتابخانه‌ های دیجیتال: اگر این جزوه به صورت رسمی منتشر شده باشد، احتمال دارد در کتابخانه‌ های دیجیتال ایرانی مانند “نورمگز” یا پایگاه‌ های علمی دیگر موجود باشد.

ادامه مطلب