第一篇：人工智能在游戲中的應(yīng)用

人工智能在游戲中的應(yīng)用

專業(yè)：計(jì)算數(shù)學(xué) 姓名：XXX 學(xué)號：XXX

人工智能在游戲中的應(yīng)用

人工智能在游戲中的目標(biāo)主要有五個：一是為玩家提供適合的挑戰(zhàn)；二是使玩家處于亢奮狀態(tài)；三是提供不可預(yù)知性結(jié)果；四是幫助完成游戲的故事情節(jié)；五是創(chuàng)造一個生動的世界。這個生動的世界可以是類似現(xiàn)實(shí)生活中的世界，也可以是與現(xiàn)實(shí)世界完全不同的世界。但不管何種世界都要求有一整套能夠自圓其說的游戲規(guī)則。

在游戲制作過程中，實(shí)現(xiàn)人工智能的關(guān)鍵主要有：虛擬現(xiàn)實(shí)與擬人化、動畫效果與機(jī)器角色場景感知、機(jī)器角色的機(jī)器學(xué)習(xí)和進(jìn)化、玩家與機(jī)器角色之間的平衡性、人工愚蠢技術(shù)、確定性人工智能技術(shù)與非確定性人工智能技術(shù)的互補(bǔ)。

人工智能在游戲中應(yīng)用的技術(shù)非常之多，如：有限狀態(tài)自動機(jī)(Finite State Machines)、模糊邏輯(Fuzzy Logic)、產(chǎn)生式系統(tǒng)（production system）、腳本設(shè)計(jì)(Scripting)、基于規(guī)則的人工智能和系統(tǒng)(Rules-based AI and Systems)、貝葉斯推論(Bayesian Inference)和非確定性貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、決策樹（Decision Tree）、專家系統(tǒng)（Expert system）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)、遺傳算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具體介紹這八種較容易理解的技術(shù)：有限狀態(tài)自動機(jī)、模糊邏輯、產(chǎn)生式系統(tǒng)、決策樹、人工生命、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。有限狀態(tài)自動機(jī) ：

有限狀態(tài)自動機(jī)（FSM “finite state machine”）是為研究有限內(nèi)存的計(jì)算過程和某些語言類而抽象出的一種計(jì)算模型。有限狀態(tài)自動機(jī)擁有有限數(shù)量的狀態(tài)，每個狀態(tài)可以遷移到零個或多個狀態(tài)，輸入字串決定執(zhí)行哪個狀態(tài)的遷移。有限狀態(tài)自動機(jī)可以表示為一個有向圖。

有限狀態(tài)自動機(jī)有多種類型：接受器判斷是否接受輸入；轉(zhuǎn)換器對給定輸入產(chǎn)生一個輸出。常見的轉(zhuǎn)換器有Moor機(jī)與Mealy機(jī)。Moore 機(jī)對每一個狀態(tài)都附加有輸出動作，Mealy 機(jī)對每一個轉(zhuǎn)移都附加有輸出動作。

有限狀態(tài)自動機(jī)還可以分成確定與非確定兩種。非確定有限狀態(tài)自動機(jī)可以轉(zhuǎn)化為確定有限狀態(tài)自動機(jī)。有限狀態(tài)自動機(jī)識別的語言是正規(guī)語言。有限狀態(tài)自動機(jī)除了它在理論上的價(jià)值，還在數(shù)字電路設(shè)計(jì)、詞法分析、文本編輯器程序等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。模糊邏輯：

模糊邏輯（Fuzzy Logic），模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng)，以及強(qiáng)非線性、大滯后的控制對象，應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理，表達(dá)過渡性界限或定性知識經(jīng)驗(yàn)，模擬人腦方式，實(shí)行模糊綜合判斷，推理解決常規(guī)方法難于對付的規(guī)則型模糊信息問題。模糊邏輯善于表達(dá)界限不清晰的定性知識與經(jīng)驗(yàn)，它借助于隸屬度函數(shù)概念，區(qū)分模糊集合，處理模糊關(guān)系，模擬人腦實(shí)施規(guī)則型推理，解決因“排中律”的邏輯破缺產(chǎn)生的種種不確定問題。

模糊邏輯通常使用 IF/THEN 規(guī)則，或構(gòu)造等價(jià)的東西比如模糊關(guān)聯(lián)矩陣。規(guī)則通常表達(dá)為如下形式: IF 模糊變量 IS 模糊集合 THEN 動作

例如，一個非常簡單的使用風(fēng)扇的溫度調(diào)節(jié)器:IF 溫度 IS 非常冷 THEN 停止風(fēng)扇IF 溫度 IS 冷 THEN 減速風(fēng)扇IF 溫度 IS 正常 THEN 保持現(xiàn)有水平IF 溫度 IS 熱 THEN 加速風(fēng)扇注意沒有 “ELSE”。所有規(guī)則都被求值，因?yàn)闇囟仍诓煌潭壬峡梢酝瑫r(shí)是“冷”和“正常”。產(chǎn)生式系統(tǒng) ：

一個產(chǎn)生式系統(tǒng)（production system）由下列3部分組成： 一個總數(shù)據(jù)庫(global database)，它含有與具體任務(wù)有關(guān)的信息。一套規(guī)則，它對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作運(yùn)算。每條規(guī)則由左右兩部分組成，左部鑒別規(guī)則的適用性或先決條件，右部描述規(guī)則應(yīng)用時(shí)所完成的動作。應(yīng)用規(guī)則來改變數(shù)據(jù)庫。

一個控制策略，它確定應(yīng)該采用哪一條適用規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫的終止條件滿足時(shí)，就停止計(jì)算。

產(chǎn)生式規(guī)則是對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作的一系列規(guī)則。規(guī)則的一般形式是： IF 條件 THEN 操作

即滿足應(yīng)用的先決條件后，就對數(shù)據(jù)庫實(shí)行后面的操作。

控制策略規(guī)定了操作的順序，即在任何條件下用什么規(guī)則進(jìn)行操作，什么條件下停止運(yùn)行，它規(guī)定了問題的求解的搜索策略和路線?？刂撇呗砸话憧煞譃椴豢沙坊胤绞胶驮囂椒▋纱箢?，試探法又包括回溯法和圖搜索法兩種。決策樹：

決策樹（Decision Tree）一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件（即自然狀態(tài)）都可能引出兩個或多個事件，導(dǎo)致不同的結(jié)果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規(guī)則的方法。比如，在貸款申請中，要對申請的風(fēng)險(xiǎn)大小做出判斷，圖是為了解決這個問題而建立的一棵決策樹，從中我們可以看到?jīng)Q策樹的基本組成部分：決策節(jié)點(diǎn)、分支和葉子。

決策樹中最上面的節(jié)點(diǎn)稱為根節(jié)點(diǎn)，是整個決策樹的開始。本例中根節(jié)點(diǎn)是“收入>￥40,000”，對此問題的不同回答產(chǎn)生了“是”和“否”兩個分支。

決策樹的每個節(jié)點(diǎn)子節(jié)點(diǎn)的個數(shù)與決策樹在用的算法有關(guān)。如CART算法得到的決策樹每個節(jié)點(diǎn)有兩個分支，這種樹稱為二叉樹。允許節(jié)點(diǎn)含有多于兩個子節(jié)點(diǎn)的樹稱為多叉樹。

每個分支要么是一個新的決策節(jié)點(diǎn)，要么是樹的結(jié)尾，稱為葉子。在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個節(jié)點(diǎn)都會遇到一個問題，對每個節(jié)點(diǎn)上問題的不同回答導(dǎo)致不同的分支，最后會到達(dá)一個葉子節(jié)點(diǎn)。這個過程就是利用決策樹進(jìn)行分類的過程，利用幾個變量（每個變量對應(yīng)一個問題）來判斷所屬的類別（最后每個葉子會對應(yīng)一個類別）。人工生命：

人工生命(Artificial life)是通過人工模擬生命系統(tǒng),來研究生命的領(lǐng)域。人工生命的概念，包括兩個方面內(nèi)容：1）、屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的虛擬生命系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)軟件工程與人工智能技術(shù)，以及2）、基因工程技術(shù)人工改造生物的工程生物系統(tǒng)，涉及合成生物學(xué)技術(shù)。

雖然人工生命(AL)領(lǐng)域與人工智能(AI)領(lǐng)域的確有明顯的重疊區(qū),但他們有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何實(shí)現(xiàn)模擬智能的人工智能研究,早在計(jì)算機(jī)誕生后的初期就已經(jīng)興起,然而以試圖澄清emergent behaviors的本質(zhì)的人工生命的研究者們,可以說一直不知其他人在做類似的工作而孤軍作戰(zhàn),直到80年代末,這個領(lǐng)域才正式的誕生。人工生命分為以下兩種主導(dǎo)觀念 強(qiáng)人工生命:主張“生命系統(tǒng)的演化過程,是一個可以從任何特殊媒介物中抽象出來的過程.”(John Von Neumann).Notably, Tom Ray 在Tierra模擬試驗(yàn)中第一次展示了,進(jìn)化過程在有著搶占計(jì)算機(jī)存儲空間之爭的計(jì)算機(jī)程序的某種群體中極易發(fā)生。

弱人工生命:認(rèn)為不通過基于碳“生命過程”的生成是不可能的.他們的研究不是去模擬這一過程,而是試圖去理解單個的現(xiàn)象。通常通過agent based model進(jìn)行研究,它通?？商峁┳詈喌目赡芙Y(jié)論,就是: 我們不知道自然界中的什么生成了這種現(xiàn)象,但是通過模擬也許可以找到復(fù)雜生物現(xiàn)象的原理。專家系統(tǒng)：

專家系統(tǒng)(expert system)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的課題之一。運(yùn)用特定領(lǐng)域的專門知識，通過推理來模擬通常由人類專家才能解決的各種復(fù)雜的、具體的問題，達(dá)到與專家具有同等解決問題能力的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)。它能對決策的過程作出解釋，并有學(xué)習(xí)功能，即能自動增長解決問題所需的知識。專家系統(tǒng)是一個智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題，簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）首先要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后才能工作?，F(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進(jìn)行說明，規(guī)定當(dāng)“A”輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)該輸出“1”，而當(dāng)輸入為“B”時(shí)，輸出為“0”。

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)則是：如果網(wǎng)絡(luò)做出錯誤的的判決，則通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予(0，1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將“A”所對應(yīng)的圖像模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門限比較、再進(jìn)行非線性運(yùn)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機(jī)的。這時(shí)如果輸出為“1”(結(jié)果正確)，則使連接權(quán)值增大，以便使網(wǎng)絡(luò)再次遇到“A”模式輸入時(shí)，仍然能做出正確的判斷。

如果輸出為“0”(即結(jié)果錯誤)，則把網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值朝著減小綜合輸入加權(quán)值的方向調(diào)整，其目的在于使網(wǎng)絡(luò)下次再遇到“A”模式輸入時(shí)，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調(diào)整，當(dāng)給網(wǎng)絡(luò)輪番輸入若干個手寫字母“A”、“B”后，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)按以上學(xué)習(xí)方法進(jìn)行若干次學(xué)習(xí)后，網(wǎng)絡(luò)判斷的正確率將大大提高。這說明網(wǎng)絡(luò)對這兩個模式的學(xué)習(xí)已經(jīng)獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網(wǎng)絡(luò)的各個連接權(quán)值上。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)再次遇到其中任何一個模式時(shí)，能夠作出迅速、準(zhǔn)確的判斷和識別。一般說來，網(wǎng)絡(luò)中所含的神經(jīng)元個數(shù)越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。遺傳算法：

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來的隨機(jī)化搜索方法。它的主要特點(diǎn)是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)。遺傳算法的基本運(yùn)算過程如下: a)初始化:設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t=0，設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T，隨機(jī)生成M個個體作為初始群體P(0)。

b)個體評價(jià):計(jì)算群體P(t)中各個個體的適應(yīng)度。

c)選擇運(yùn)算:將選擇算子作用于群體。選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應(yīng)度評估基礎(chǔ)上的。

d)交叉運(yùn)算；將交叉算子作用于群體。所謂交叉是指把兩個父代個體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個體的操作。遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)變異運(yùn)算:將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。

群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運(yùn)算之后得到下一代群體P(t 1)。f)終止條件判斷:若tT,則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個體作為最優(yōu)解輸出，終止計(jì)算。

本文主要簡介了電腦游戲中的人工智能技術(shù)，提出了通過了“游戲中的圖靈測試”的游戲是最適合玩家娛樂的理念，介紹了目前網(wǎng)絡(luò)游戲中流行的外掛技術(shù)以及部分人工智能在游戲中應(yīng)用的技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

[1]頂級游戲設(shè)計(jì)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004年5月

[2]John David Funge.人工智能在計(jì)算機(jī)游戲和動畫中的應(yīng)用——認(rèn)知建模方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004年6月

[3]David M.Bourg, Glenn Seeman.游戲開發(fā)中的人工智能[M].南京:東南大學(xué)出版社,2006年9月

第二篇：人工智能在游戲中的應(yīng)用

人工智能在游戲中的應(yīng)用

摘要

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，研究成果已經(jīng)廣泛地用于了各行各業(yè)，當(dāng)然也包括游戲。

本文主要簡介了電腦游戲中的人工智能技術(shù)，提出了通過了“游戲中的圖靈測試”的游戲是最適合玩家娛樂的理念，介紹了目前網(wǎng)絡(luò)游戲中流行的外掛技術(shù)以及部分人工智能在游戲中應(yīng)用的技術(shù)。

關(guān)鍵字 人工智能 電腦游戲 遺傳算法 應(yīng)用

1.電腦游戲與人工智能的關(guān)系

電腦游戲從誕生以來，由于其強(qiáng)大的模擬現(xiàn)實(shí)作用，越來越受到人們的喜愛。隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，游戲的擬人化越來越逼真。高度的擬人化使得現(xiàn)代電腦游戲能夠模仿人類社會中的各種情形，并把這些情形通過視覺、聽覺、甚至觸覺等多種感官反映到人的大腦，從而對人們的現(xiàn)實(shí)生活產(chǎn)生巨大沖擊。

無論是什么游戲，游戲玩家都希望在游戲中能夠體驗(yàn)到現(xiàn)實(shí)中無法體驗(yàn)到的刺激，得到現(xiàn)實(shí)中無法得到的滿足。這些刺激和滿足主要表現(xiàn)在特定的挑戰(zhàn)、社會化、幻想、情感等方面。

人們在玩電腦游戲的時(shí)候，也希望游戲中的其他角色能夠擁有某些程度上的智能。這些智能可以使得人們能夠在游戲的同時(shí)得到滿足，它可以使人在進(jìn)行游戲中不覺得孤單。然而，這種智能必須得到控制。如果游戲中的機(jī)器角色的智能明顯高于玩家的能力，玩家會有很強(qiáng)烈的挫敗感，之后便會放棄這樣的游戲。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技術(shù)也是必不可少的。在游戲中，太強(qiáng)或太弱的人工智能都是不合適的。

那何種程度的人工智能才是合適的呢？回答這個問題首先要考慮怎樣的機(jī)器可以算作智能機(jī)器。這里就不能不提人工智能之父圖靈。圖靈在1950年提出了“圖靈實(shí)驗(yàn)”的概念，他認(rèn)為能夠通過圖靈實(shí)驗(yàn)的機(jī)器是具有智能的。其實(shí)，在游戲中也是一樣的?！皥D靈實(shí)驗(yàn)”在游戲中可以這樣描述：當(dāng)玩家和其他玩家同諸多機(jī)器在同時(shí)游戲時(shí)，如果這個玩家通過游戲規(guī)則中的任何方式都無法分辨游戲中的其他角色哪個是其他玩家，哪個是機(jī)器的線程，那么我們可以說這個游戲通過了“游戲中的圖靈測試”。一般來說，通過了“游戲中的圖靈測試”的游戲是最適合玩家娛樂的。

最近網(wǎng)絡(luò)游戲大量流行，我覺得，網(wǎng)絡(luò)游戲也許是人工智能最佳的實(shí)驗(yàn)場合。因?yàn)榫W(wǎng)游是現(xiàn)實(shí)社會的一個簡化版本，這在里，大量需要各種處理問題的知識與技巧，需要各種類型的知識表示與處理結(jié)構(gòu)，其復(fù)雜度遠(yuǎn)比操作系統(tǒng)或編譯原理要高得多。在網(wǎng)游中，目前人工智能的應(yīng)用主要集中在外掛上，在游戲開發(fā)者手里，人工智能反而應(yīng)用的不多，最多只有尋徑算法等少數(shù)算法，而外掛中，各種自動化技術(shù)的應(yīng)用，可以明顯將玩家從復(fù)雜的操作中解放出來?？梢赃@么說，任何正常玩家能夠?qū)崿F(xiàn)的功能，外掛全都可以實(shí)現(xiàn)，除非玩家本身就不知道如何玩。外掛不但可以模擬單個玩家的行為，甚至可以模擬團(tuán)隊(duì)活動。所以說，外掛在表達(dá)智能行為方面是足夠的。在知識表示、知識發(fā)現(xiàn)與知識傳播等等方面也遠(yuǎn)比現(xiàn)實(shí)中要簡單的多。我們甚至可以這樣改進(jìn)圖靈實(shí)驗(yàn)，如果在網(wǎng)游中，你不能成功區(qū)別哪些角色是普通玩家，哪些又是外掛角色的話，那么就可以認(rèn)為該外掛掌握了足夠的智能了。

2.人工智能在游戲中的應(yīng)用

人工智能在游戲中的目標(biāo)主要有五個：一是為玩家提供適合的挑戰(zhàn)；二是使玩家處于亢奮狀態(tài)；三是提供不可預(yù)知性結(jié)果；四是幫助完成游戲的故事情節(jié)；五是創(chuàng)造一個生動的世界。這個生動的世界可以是類似現(xiàn)實(shí)生活中的世界，也可以是與現(xiàn)實(shí)世界完全不同的世界。但不管何種世界都要求有一整套能夠自圓其說的游戲規(guī)則。

在游戲制作過程中，實(shí)現(xiàn)人工智能的關(guān)鍵主要有：虛擬現(xiàn)實(shí)與擬人化、動畫效果與機(jī)器角色場景感知、機(jī)器角色的機(jī)器學(xué)習(xí)和進(jìn)化、玩家與機(jī)器角色之間的平衡性、人工愚蠢技術(shù)、確定性人工智能技術(shù)與非確定性人工智能技術(shù)的互補(bǔ)。

人工智能在游戲中應(yīng)用的技術(shù)非常之多，如：有限狀態(tài)自動機(jī)(Finite State Machines)、模糊邏輯(Fuzzy Logic)、產(chǎn)生式系統(tǒng)（production system）、腳本設(shè)計(jì)(Scripting)、基于規(guī)則的人工智能和系統(tǒng)(Rules-based AI and Systems)、貝葉斯推論(Bayesian Inference)和非確定性貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks for Uncertainty Decisions)、人工生命(Artificial life)、決策樹（Decision Tree）、專家系統(tǒng)（Expert system）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)、遺傳算法(Genetic Algorithms)等。限于文章篇幅，下面只具體介紹這八種較容易理解的技術(shù)：有限狀態(tài)自動機(jī)、模糊邏輯、產(chǎn)生式系統(tǒng)、決策樹、人工生命、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。

2.1有限狀態(tài)自動機(jī)

有限狀態(tài)自動機(jī)（FSM “finite state machine”）是為研究有限內(nèi)存的計(jì)算過程和某些語言類而抽象出的一種計(jì)算模型。有限狀態(tài)自動機(jī)擁有有限數(shù)量的狀態(tài)，每個狀態(tài)可以遷移到零個或多個狀態(tài)，輸入字串決定執(zhí)行哪個狀態(tài)的遷移。有限狀態(tài)自動機(jī)可以表示為一個有向圖。

有限狀態(tài)自動機(jī)有多種類型：接受器判斷是否接受輸入；轉(zhuǎn)換器對給定輸入產(chǎn)生一個輸出。常見的轉(zhuǎn)換器有Moor機(jī)與Mealy機(jī)。Moore 機(jī)對每一個狀態(tài)都附加有輸出動作，Mealy 機(jī)對每一個轉(zhuǎn)移都附加有輸出動作。

有限狀態(tài)自動機(jī)還可以分成確定與非確定兩種。非確定有限狀態(tài)自動機(jī)可以轉(zhuǎn)化為確定有限狀態(tài)自動機(jī)。

有限狀態(tài)自動機(jī)識別的語言是正規(guī)語言。有限狀態(tài)自動機(jī)除了它在理論上的價(jià)值，還在數(shù)字電路設(shè)計(jì)、詞法分析、文本編輯器程序等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。

2.2 模糊邏輯

模糊邏輯（Fuzzy Logic），模仿人腦的不確定性概念判斷、推理思維方式，對于模型未知或不能確定的描述系統(tǒng)，以及強(qiáng)非線性、大滯后的控制對象，應(yīng)用模糊集合和模糊規(guī)則進(jìn)行推理，表達(dá)過渡性界限或定性知識經(jīng)驗(yàn)，模擬人腦方式，實(shí)行模糊綜合判斷，推理解決常規(guī)方法難于對付的規(guī)則型模糊信息問題。模糊邏輯善于表達(dá)界限不清晰的定性知識與經(jīng)驗(yàn)，它借助于隸屬度函數(shù)概念，區(qū)分模糊集合，處理模糊關(guān)系，模擬人腦實(shí)施規(guī)則型推理，解決因“排中律”的邏輯破缺產(chǎn)生的種種不確定問題 模糊邏輯通常使用 IF/THEN 規(guī)則，或構(gòu)造等價(jià)的東西比如模糊關(guān)聯(lián)矩陣。規(guī)則通常表達(dá)為如下形式: IF 模糊變量 IS 模糊集合 THEN 動作

例如，一個非常簡單的使用風(fēng)扇的溫度調(diào)節(jié)器:IF 溫度 IS 非常冷 THEN 停止風(fēng)扇IF 溫度 IS 冷 THEN 減速風(fēng)扇IF 溫度 IS 正常 THEN 保持現(xiàn)有水平IF 溫度 IS 熱 THEN 加速風(fēng)扇注意沒有 “ELSE”。所有規(guī)則都被求值，因?yàn)闇囟仍诓煌潭壬峡梢酝瑫r(shí)是“冷”和“正?！?。

2.3產(chǎn)生式系統(tǒng)一個產(chǎn)生式系統(tǒng)（production system）由下列3部分組成：

一個總數(shù)據(jù)庫(global database)，它含有與具體任務(wù)有關(guān)的信息。

一套規(guī)則，它對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作運(yùn)算。每條規(guī)則由左右兩部分組成，左部鑒別規(guī)則的適用性或先決條件，右部描述規(guī)則應(yīng)用時(shí)所完成的動作。應(yīng)用規(guī)則來改變數(shù)據(jù)庫。一個控制策略，它確定應(yīng)該采用哪一條適用規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫的終止條件滿足時(shí)，就停止計(jì)算。

產(chǎn)生式規(guī)則是對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作的一系列規(guī)則。規(guī)則的一般形式是：

IF 條件 THEN 操作

即滿足應(yīng)用的先決條件后，就對數(shù)據(jù)庫實(shí)行后面的操作。

控制策略規(guī)定了操作的順序，即在任何條件下用什么規(guī)則進(jìn)行操作，什么條件下停止運(yùn)行，它規(guī)定了問題的求解的搜索策略和路線?？刂撇呗砸话憧煞譃椴豢沙坊胤绞胶驮囂椒▋纱箢悾囂椒ㄓ职ɑ厮莘ê蛨D搜索法兩種。

2.4 決策樹

決策樹（Decision Tree）一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件（即自然狀態(tài)）都可能引出兩個或多個事件，導(dǎo)致不同的結(jié)果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。

決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規(guī)則的方法。比如，在貸款申請中，要對申請的風(fēng)險(xiǎn)大小做出判斷，圖是為了解決這個問題而建立的一棵決策樹，從中我們可以看到?jīng)Q策樹的基本組成部分：決策節(jié)點(diǎn)、分支和葉子。

決策樹中最上面的節(jié)點(diǎn)稱為根節(jié)點(diǎn)，是整個決策樹的開始。本例中根節(jié)點(diǎn)是“收入>￥40,000”，對此問題的不同回答產(chǎn)生了“是”和“否”兩個分支。

決策樹的每個節(jié)點(diǎn)子節(jié)點(diǎn)的個數(shù)與決策樹在用的算法有關(guān)。如CART算法得到的決策樹每個節(jié)點(diǎn)有兩個分支，這種樹稱為二叉樹。允許節(jié)點(diǎn)含有多于兩個子節(jié)點(diǎn)的樹稱為多叉樹。

每個分支要么是一個新的決策節(jié)點(diǎn)，要么是樹的結(jié)尾，稱為葉子。在沿著決策樹從上到下遍歷的過程中，在每個節(jié)點(diǎn)都會遇到一個問題，對每個節(jié)點(diǎn)上問題的不同回答導(dǎo)致不同的分支，最后會到達(dá)一個葉子節(jié)點(diǎn)。這個過程就是利用決策樹進(jìn)行分類的過程，利用幾個變量（每個變量對應(yīng)一個問題）來判斷所屬的類別（最后每個葉子會對應(yīng)一個類別）。舉例如下：

假如負(fù)責(zé)借貸的銀行官員利用上面這棵決策樹來決定支持哪些貸款和拒絕哪些貸款，那么他就可以用貸款申請表來運(yùn)行這棵決策樹，用決策樹來判斷風(fēng)險(xiǎn)的大小?！澳晔杖?￥40,00”和“高負(fù)債”的用戶被認(rèn)為是“高風(fēng)險(xiǎn)”，同時(shí)“收入<￥40,000”但“工作時(shí)間>5年”的申請，則被認(rèn)為“低風(fēng)險(xiǎn)”而建議貸款給他/她。

2.5人工生命

人工生命(Artificial life)是通過人工模擬生命系統(tǒng),來研究生命的領(lǐng)域。人工生命的概念，包括兩個方面內(nèi)容：1）、屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的虛擬生命系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)軟件工程與人工智能技術(shù)，以及2）、基因工程技術(shù)人工改造生物的工程生物系統(tǒng)，涉及合成生物學(xué)技術(shù)。

雖然人工生命(AL)領(lǐng)域與人工智能(AI)領(lǐng)域的確有明顯的重疊區(qū),但他們有截然不同的初衷和演生史.以研究是否以及如何實(shí)現(xiàn)模擬智能的人工智能研究,早在計(jì)算機(jī)誕生后的初期就已經(jīng)興起,然而以試圖澄清emergent behaviors的本質(zhì)的人工生命的研究者們,可以說一直不知其他人在做類似的工作而孤軍作戰(zhàn),直到80年代末,這個領(lǐng)域才正式的誕生。人工生命分為以下兩種主導(dǎo)觀念

強(qiáng)人工生命:主張“生命系統(tǒng)的演化過程,是一個可以從任何特殊媒介物中抽象出來的過程.”(John Von Neumann).Notably, Tom Ray 在Tierra模擬試驗(yàn)中第一次展示了,進(jìn)化過程在有著搶占計(jì)算機(jī)存儲空間之爭的計(jì)算機(jī)程序的某種群體中極易發(fā)生。

弱人工生命:認(rèn)為不通過基于碳“生命過程”的生成是不可能的.他們的研究不是去模擬這一過程,而是試圖去理解單個的現(xiàn)象。通常通過agent based model進(jìn)行研究,它通?？商峁┳詈喌目赡芙Y(jié)論,就是: 我們不知道自然界中的什么生成了這種現(xiàn)象,但是通過模擬也許可以找到復(fù)雜生物現(xiàn)象的原理。

2.6專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)(expert system)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的課題之一。運(yùn)用特定領(lǐng)域的專門知識，通過推理來模擬通常由人類專家才能解決的各種復(fù)雜的、具體的問題，達(dá)到與專家具有同等解決問題能力的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)。它能對決策的過程作出解釋，并有學(xué)習(xí)功能，即能自動增長解決問題所需的知識。

專家系統(tǒng)是一個智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題，簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。

2.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）首先要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后才能工作。現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進(jìn)行說明，規(guī)定當(dāng)“A”輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)該輸出“1”，而當(dāng)輸入為“B”時(shí)，輸出為“0”。

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)則是：如果網(wǎng)絡(luò)做出錯誤的的判決，則通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予(0，1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將“A”所對應(yīng)的圖像模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門限比較、再進(jìn)行非線性運(yùn)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機(jī)的。這時(shí)如果輸出為“1”(結(jié)果正確)，則使連接權(quán)值增大，以便使網(wǎng)絡(luò)再次遇到“A”模式輸入時(shí)，仍然能做出正確的判斷。

如果輸出為“0”(即結(jié)果錯誤)，則把網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值朝著減小綜合輸入加權(quán)值的方向調(diào)整，其目的在于使網(wǎng)絡(luò)下次再遇到“A”模式輸入時(shí)，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調(diào)整，當(dāng)給網(wǎng)絡(luò)輪番輸入若干個手寫字母“A”、“B”后，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)按以上學(xué)習(xí)方法進(jìn)行若干次學(xué)習(xí)后，網(wǎng)絡(luò)判斷的正確率將大大提高。這說明網(wǎng)絡(luò)對這兩個模式的學(xué)習(xí)已經(jīng)獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網(wǎng)絡(luò)的各個連接權(quán)值上。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)再次遇到其中任何一個模式時(shí)，能夠作出迅速、準(zhǔn)確的判斷和識別。一般說來，網(wǎng)絡(luò)中所含的神經(jīng)元個數(shù)越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。

2.8遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來的隨機(jī)化搜索方法。它的主要特點(diǎn)是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)。遺傳算法的基本運(yùn)算過程如下:

a)初始化:設(shè)置進(jìn)化代數(shù)計(jì)數(shù)器t=0，設(shè)置最大進(jìn)化代數(shù)T，隨機(jī)生成M個個體作為初始群體P(0)。

b)個體評價(jià):計(jì)算群體P(t)中各個個體的適應(yīng)度。

c)選擇運(yùn)算:將選擇算子作用于群體。選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應(yīng)度評估基礎(chǔ)上的。

d)交叉運(yùn)算；將交叉算子作用于群體。所謂交叉是指把兩個父代個體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個體的操作。遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)變異運(yùn)算:將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。

群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、變異運(yùn)算之后得到下一代群體P(t 1)。

f)終止條件判斷:若tT,則以進(jìn)化過程中所得到的具有最大適應(yīng)度個體作為最優(yōu)解輸出，終止計(jì)算

3.結(jié)論與展望

我們玩電腦游戲，主要是為了得到一種放松、一種享受、以及在現(xiàn)實(shí)生活中無法得到的一種快感。這需要電腦游戲能制作得符合玩家的口味，游戲的主題能夠吸引玩家深入，游戲的規(guī)則和結(jié)果能夠使得玩家滿意。而在這一切中，人工智能技術(shù)扮演了相當(dāng)重要的角色。

就目前來說，技術(shù)上的困難主要來源于兩個方面：一是游戲中的非確定狀態(tài)實(shí)在太多，人的情感是極其復(fù)雜的，并非是簡單的數(shù)理關(guān)系就能表現(xiàn)出來的；二是現(xiàn)有的硬件和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)水平還不是很高。

目前要解決這些困難，在技術(shù)上來說還是不成熟的。對于數(shù)量極多的非確定狀態(tài)來說，盡可能地提高硬件和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的速度，可能是一個解決方法。但是要提高硬件和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的速度也并非易事，而更有效的辦法是提高軟件的執(zhí)行速度。比如使用更有效的算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)。

隨著游戲制作技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)日趨發(fā)達(dá)，這些問題終將被解決，我們未來的游戲也將會更加完善。我曾經(jīng)見過很多這樣的玄幻小說，就是帶著個頭盔便可以進(jìn)入一個虛擬的游戲世界，人在里面的感覺和真實(shí)世界一樣，例如游戲里挨打身體真的會疼。也許，在不久的將來，游戲中的一串代碼和人的感覺會具有相似的效果。

參考文獻(xiàn)

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John David Funge.人工智能在計(jì)算機(jī)游戲和動畫中的應(yīng)用——認(rèn)知建模方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004年6月

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第三篇：在游戲中快樂學(xué)數(shù)學(xué)

在游戲中快樂學(xué)數(shù)學(xué)

在創(chuàng)設(shè)情境的過程中，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容的線索去思考，它的生活原型是什么，學(xué)生熟悉的相關(guān)生活經(jīng)驗(yàn)和數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)有哪些，我能不能設(shè)計(jì)一個學(xué)生喜歡的游戲，在游戲過程中學(xué)生可以把這節(jié)課的內(nèi)核挖掘出來？我的情境是否具有挑戰(zhàn)性，是否承載了數(shù)學(xué)思想和數(shù)學(xué)知識？力求：聯(lián)系到經(jīng)驗(yàn)，使數(shù)學(xué)更簡單；有點(diǎn)挑戰(zhàn)性，使學(xué)生情感積極參與；引得出思考，學(xué)到數(shù)學(xué)內(nèi)涵。

游戲情境引學(xué)生入境，在游戲中快樂學(xué)數(shù)學(xué)。很多數(shù)學(xué)內(nèi)容由于沒有學(xué)生很容易理解的生活背景支撐，就可以考慮創(chuàng)設(shè)虛擬情境來進(jìn)行教學(xué)。

如在《倒數(shù)的認(rèn)識》教學(xué)中，我設(shè)計(jì)一組數(shù)，每位同學(xué)拿著一個數(shù)，讓同學(xué)做找朋友的游戲，如果兩位同學(xué)所拿的數(shù)乘積是 1，他們就互為好朋友。大部分同學(xué)都找到了自己的朋友，但發(fā)現(xiàn)拿“1”這個數(shù)的同學(xué)沒有找到朋友。大家在游戲中快樂地認(rèn)識倒數(shù)。

利用游戲情境，要關(guān)注給學(xué)生思維的空間。情境是形式，情境是導(dǎo)火索，情境是承載物，目的都是為了引發(fā)學(xué)生的積極思考。

第四篇：環(huán)保教育在游戲中

自然環(huán)境是人類和生物界賴以生存和活動的場所。但同時(shí),人類對自然的破壞也達(dá)到了驚人的程度。保護(hù)自然的意識決定著人類是否能與自然界和平共處。孩子是自然保護(hù)教育的主要對象,他們的環(huán)境保護(hù)意識的認(rèn)識水平將決定其將來參與環(huán)境保護(hù)的程度。在新頒布的幼兒園綱要中把“親近動植物,觀察、了解、照顧它們,具有熱愛自然,珍惜自然資源,關(guān)心和保護(hù)環(huán)境的意識”,列入內(nèi)容和要求之中。作為具有綠色學(xué)校稱號的幼兒園,我們更是把綠色環(huán)保教育作為我們的園本特色。

“親自然”是指親近自然,與自然親和之意。親自然教育就是老師通過課堂教學(xué),幼兒實(shí)踐活動,游戲活動,家園合力教育等方式,培養(yǎng)幼兒親近自然、熱愛自然的情感,從而建立起人與自然親和的關(guān)系,產(chǎn)生良好的行為的教育活動。

“游戲”是孩子們的特權(quán),在游戲中滲透親自然內(nèi)容幼兒更容易接受并能在玩玩、說說、做做中掌握環(huán)保知識。4月的愛鳥周來到了,我根據(jù)孩子的年齡特點(diǎn)采用情感體驗(yàn)法進(jìn)行愛鳥教育。我先在活動室的墻上“造”了一大片“森林”,然后展示許多鳥類的圖片。孩子們圍著這些圖片有的說:“我猜這是大嘴鳥,你看它的嘴那么大”;有的問:“老師,這只蘭色的鳥是什么鳥?它真漂亮!”區(qū)角活動前我

講了一個關(guān)于小鳥找朋友的故事,孩子們從開始對鳥的名稱、外形好奇到對鳥有了自己關(guān)心、同情的情感;在區(qū)角活動中孩子們畫畫、剪剪小鳥、蝴蝶等來到“森林中”和鳥類作朋友。在幾次活動后,孩子們把這一片墻的小鳥、蝴蝶當(dāng)作了自己的伙伴。他們會說:“今天,小鳥又多了三位朋友,它們在樹上吃果子”。通過區(qū)角游戲孩子們從內(nèi)心激發(fā)了關(guān)心、同情小動物的情感、關(guān)注他們生存環(huán)境的意識。

同樣操作活動中,孩子也能掌握一些環(huán)保知識。如:玩環(huán)保棋、走環(huán)保迷宮圖。正是這些集親自然教育與娛樂為一體的游戲使孩子們了解了大量的成人也不注意的環(huán)保知識:綠色食品標(biāo)志、環(huán)保標(biāo)志、白色污染、噪音的標(biāo)準(zhǔn)等。他們真正成為關(guān)心環(huán)保知識、維護(hù)環(huán)境衛(wèi)生的小衛(wèi)士。

結(jié)構(gòu)游戲中,收集各種紙盒、酸奶杯、牙膏合等進(jìn)行搭建。

幼兒知道廢物對環(huán)境的影響,我們把廢物收集起來,每一件廢物在我們的手里都會變成有用的玩具。這些物品外形、大小各異留給幼兒想象的空間極大,游戲中,孩子們會用牛奶合向上壘高成各種房屋、用酸奶杯排成欄桿?廣告紙、吸管、一次性的盆、盤等等都是我們幼兒游戲、老師制作輔助用品必不可少的材料。游戲、制作中孩子們明白廢物可以再利用的道理,并使幼兒的親自然的情感轉(zhuǎn)化為真正的保護(hù)性行為。搭建活動中,孩子們還會找來我們認(rèn)識的標(biāo)志,用它們陳列在馬路上、建筑物旁。停車標(biāo)志可以提醒馬路上的車輛有秩序地停放;機(jī)動車與非機(jī)動車的標(biāo)志規(guī)定了不同車輛的車道,保障行車安全;廁所門口的殘疾人標(biāo)志提示著這里的斜坡是殘疾人通道。從認(rèn)識標(biāo)志到了解標(biāo)志的含義再到靈活運(yùn)用標(biāo)志,環(huán)保已經(jīng)成為孩子們的內(nèi)在需要。

我們通過組織幼兒的游戲活動,擴(kuò)大環(huán)保教育影響。愛護(hù)動物、廢物利用、保護(hù)環(huán)境等等。是游戲激發(fā)了孩子保護(hù)自然,愛護(hù)自然的情感。也是游戲形成了幼兒關(guān)心、愛護(hù)自然的良好的行為習(xí)慣,為幼兒長大后,建立與自然和諧相處,保護(hù)自然的行為打下基礎(chǔ)。環(huán)保教育的內(nèi)容、途徑無所不在,從情感入手、重視幼兒的動手、參與,只有通過幼兒的實(shí)踐,一切教育才會起到真正的作用?！坝H自然”環(huán)保教育還須更多取得家長的重視與配合,才能事半功倍?！坝H自然”環(huán)保教育更應(yīng)從幼兒園走向社會,這樣才更具社會意義。

第五篇：五行相生相克在小盤數(shù)字游戲中的應(yīng)用

五行相生相克在小盤數(shù)字游戲中的應(yīng)用

五行相生相克在小盤數(shù)字游戲中的應(yīng)用（第一版）作者：巴山

以前在報(bào)紙上看過關(guān)于號碼相生相克的說法，看著似懂非懂。最近得遇高人指點(diǎn)，終于可以將五行相生相克關(guān)系在小盤數(shù)字游戲中的應(yīng)用，能夠產(chǎn)生一定的價(jià)值。指點(diǎn)我的這位高人他偶爾也玩彩票，他在預(yù)測中其他什么都不用，只用五行八卦，每天幾注號，基本上是八九不離十，約請他老人家出來發(fā)帖，都被婉拒了，也只好作罷。現(xiàn)將在分析中的幾點(diǎn)心得發(fā)出來，還請各位朋友指點(diǎn)。一、五行數(shù)理與相生相克常識

1、五行與數(shù)字

五行指的是金木水火土，分別對應(yīng)的數(shù)字是金-49，木-38，水-16，火-27，土-50。

2、五行相生

水生木，對應(yīng)數(shù)字為16生38。

木生火，對應(yīng)數(shù)字為38生27。

火生土，對應(yīng)數(shù)字為27生50。

土生金，對應(yīng)數(shù)字為50生49。

金生水，對應(yīng)數(shù)字為49生16。

3、五行相克

水克火，對應(yīng)數(shù)字為16克27。

火克金，對應(yīng)數(shù)字為27克49。

金克木，對應(yīng)數(shù)字為49克38。

木克土，對應(yīng)數(shù)字為38克50。

土克水，對應(yīng)數(shù)字為50克16。

二、分析與應(yīng)用

五行相生相克在小盤數(shù)字游戲中究竟有什么實(shí)際價(jià)值呢？實(shí)際上從現(xiàn)代概率的觀念來看，仍然是對概率的應(yīng)用，只不過表現(xiàn)出來的現(xiàn)象不同而已，認(rèn)真分析理解，也可以為我們提供一個新切入點(diǎn)吧。

1、對號碼的生克分析

一注號碼從五行相生相克的觀點(diǎn)來，表現(xiàn)為三種形態(tài)。

（1）三位同性

3個位置同屬金或水或木或土或火，號碼必為豹子或假豹子。比如111，616，三個位置全是水。

（2）相生

3個位置有兩組兩個位置相生，另一組兩個位置同屬性，號碼必為組三或假對。相生號碼最大連出為4期，最大遺漏為11期。通常相生號碼連出兩期即可排除相生號碼，可一舉排除不少號碼。

（3）相克

3個位置中至少有一組數(shù)是相克的號碼。

2、位置關(guān)系生克分析

百十位，十個位，百個位三組位置，表現(xiàn)出三個相生相克關(guān)系，即同性（同時(shí)屬金或水或木或土或火）、相生或相克。比如3D089期開獎號為042，表現(xiàn)出百十相生，十個相克，百個相生。

對于一個固定的位置來說，相生連出最大值為5期，相生連出3次即可排除相生組合（13 14 18 19 20 23 25 28 31 32 36 37 40 41 45 46），實(shí)際價(jià)值非常高。同樣，對于相克也可以應(yīng)用。當(dāng)然通過遺漏統(tǒng)計(jì)分析，當(dāng)遺漏到一定時(shí)候，也可以用相生相克來定組合。

3、鄰期同位生克分析

鄰期同位生克關(guān)系也表現(xiàn)出三種相生相克關(guān)系，即同性（同時(shí)屬金或水或木或土或火）、相生或相克。比如3D088期開獎號為332，089期開獎號為042。百位為3-0，相克。十位為3-4，相克。個位為2-2，同性屬火。

對于一個固定的位置來說，相生連出最大值為5期，相生連出3次即可排除相生號碼，實(shí)際價(jià)值非常高。比如3D069-072期 069

437

070

612 07

130

307

2203

百位號碼為4-6-3-2，連續(xù)相生3期，可以排除相生，072期百位為2，可以排除3850，輕松排除四個號碼。同樣，對于相克也可以應(yīng)用。當(dāng)然通過遺漏統(tǒng)計(jì)分析，當(dāng)遺漏到一定時(shí)候，也可以用相生相克來定組合。

利用位置關(guān)系和鄰期同位生克關(guān)系，對于直選定位有較大的參考價(jià)值。當(dāng)然要真正使用這種方法，一是要理解五行相生相克的數(shù)理關(guān)系，同時(shí)親自動手制作統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是必不可少的。老知識，新方法，但愿能給你帶來新收獲。中國傳統(tǒng)文化五行相生相克博大精深，筆者愚鈍，請各位朋友指正。

排列三規(guī)律圖說明

什么是對數(shù)：排列三，是用10個數(shù)字開獎，10個數(shù)字除以2=5，0至9任何一個數(shù)字加5得出的就是它的對數(shù)，如：05,16,27,38,49。沒有對數(shù)下面的規(guī)律沒法在產(chǎn)生。

排列三規(guī)律說明

排列三規(guī)律說明：所有的規(guī)律只用加法就行，兩種顏色連線的數(shù)字相加的和相等。如果圖中只有一種顏色連線，那么就要看規(guī)律的格局是什么，是147,258,369,741,852,963，還是相同數(shù)字000，111,222,333,444。?；蚴钦?，123,234,345.。。倒順，987,654,321.。。

把握“四規(guī)律”輕松玩轉(zhuǎn)體彩排列三 投注排列3，實(shí)際上就是投注風(fēng)險(xiǎn)。怎樣規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，排列3高手在控制排列3投注風(fēng)險(xiǎn)方面，一般遵循以下原則： 1.約10%回報(bào)率

一位排列3高手認(rèn)為：10%回報(bào)實(shí)際上已經(jīng)相當(dāng)高，即：如果平均每天的回報(bào)率都能達(dá)到10%，那么初期投入1000元，一年下來可凈賺近10萬元！他認(rèn)為若把回報(bào)率定得過高，抗擊風(fēng)險(xiǎn)的能力就會相應(yīng)下降，出現(xiàn)虧損的可能性也就會相應(yīng)增加。

2.確定1個追號周期

即在選擇追某條路線時(shí)，追號周期一般不要少于15期。如果選定了一條路線，在制定投資損益表時(shí)發(fā)現(xiàn)：自己的資金不足以追滿15天，那么有兩種選擇：一是進(jìn)一步降低投資回報(bào)率；二是放棄此路線。在投注過程中可以根據(jù)具體情況作適當(dāng)調(diào)整。例如，1倍起步追5個號碼的組選6復(fù)式，追號周期甚至可以延長到30天。

3.頭5天不加倍

有經(jīng)驗(yàn)的彩民都知道，在追號過程中一般是這樣：開始不用加倍的周期越長，那么后面加倍的速度越慢，反之亦然。據(jù)此，在選擇P3追號路線時(shí)，一般思路為：單選追號一般不選擇單倍金額超過200元的路線；組選6追號一般不選擇單倍金額超過40元的路線；組選3追號一般不選擇單倍金額超過80元的路線。當(dāng)然，在特殊情況下也可能適當(dāng)偏離，比如追奇偶類型或大小類型、全包組3等。但是，當(dāng)選擇偏離該路線時(shí)，由于加倍速度一般會比較快，因此一定要更加注意控制好風(fēng)險(xiǎn)。

4.適時(shí)止損

與上述3項(xiàng)相比，適時(shí)止損往往最難堅(jiān)持。在追號投注排列3的過程中，無論水平有多高，可能每個人遲早都會面臨止損的考驗(yàn)。關(guān)于止損有人這么認(rèn)為：止損并不是完全放棄，而是一種以退為進(jìn)的策略。當(dāng)面臨止損選擇時(shí)，往往是把回報(bào)率壓得很低資金也難以保證的時(shí)候，在這個時(shí)候如果苦撐下去，其實(shí)是以巨大的資金壓力換回很小的回報(bào)，很不值得。換個角度想：需要止損的時(shí)候畢竟不多，如果把苦撐階段所投入的資金用于改追其他路線，即使短期補(bǔ)不回止損的虧損，時(shí)間長點(diǎn)連續(xù)成功追出幾條路線照樣可以補(bǔ)回止損的虧損甚至盈利。真正的排列3高手肯定善于止損，這也是高手與普通彩民的重要區(qū)別之一。

殺號的最新方法

組三殺號的最新方法！在前期組三殺號技巧的基礎(chǔ)上增加了更多內(nèi)容，殺號效率更高，很實(shí)用！

前段時(shí)間本人曾經(jīng)發(fā)布過一個有關(guān)組三殺號的小帖子，介紹了組三殺號的四個小技巧，經(jīng)過最近一段時(shí)間的研究，又增加了一些新的方法，準(zhǔn)確率還是蠻高的，大家可以自己去驗(yàn)證。本貼是在原貼的基礎(chǔ)上增加了大量的新內(nèi)容，今特奉獻(xiàn)給大家，以供參考！

如果那位朋友喜歡選組三，可以參考以下的殺號方法：

組三殺號可以采用兩種辦法，一種是殺對子，另一種是殺獨(dú)碼。

一、殺對子：

1、通殺當(dāng)期期號尾的對子，如255期可以殺55，05年共281期，出組三66期，錯6期。

2、通殺當(dāng)期開獎日日期的尾數(shù)的對子，如280期，開獎日期是10月14日，則280期可以通 殺對子44。

3、開獎日那一天是星期幾，就通殺幾的對子，如280期開獎日是星期5，則280期可以通殺55的對子。

4、通殺上期跨度值的對子，如254期的跨度值是3，則255期可以通殺33，66期共錯3 期。

5、舉例說明，如279期開獎號是254，跨度為3，在上一次出現(xiàn)跨度值3后，下一期跟隨的跨度值是5，則280期可以通殺55的對子。

6、殺上期和值尾數(shù)的對子，如254期的和值是5，則255期殺55，66期共錯3期。

7、把上兩期開獎號的和數(shù)值相加，得數(shù)取尾數(shù)，則下期可通殺此尾數(shù)的對子，如278期、279期兩期的和數(shù)值相加是28，取尾數(shù)8，則280期可以通殺88的對子。

8、如果某一數(shù)字連續(xù)出現(xiàn)2期以上，則下期可以殺該數(shù)的對子，如255期數(shù)字2已連續(xù)出現(xiàn)2次，則255期可以殺22，66期共錯2期。

9、把上一期開獎號的任意兩碼相加，得二碼和，取雙數(shù)者除以2得商，則下一期可以通殺該商的對子，如279期開獎號為254，二碼和為7、6、9，取6除以2，得3，則280期可以通殺33的對子。

10、取最近三期的開獎號，把最前兩期的號碼按位置相加，即百位加百位，十位加十位，個位加個位，得和就叫二期和吧，分別減最近一期的百十個位的號碼，得三個差，則下期可以通殺此三個差的對子，如277、278、279期的開獎號分別是075、692、254，把277、278期的號碼按位置相加得（記住取尾數(shù)）6、6、7，分別減2、5、4得4、1、3，則280期可以通殺11、33、44的對子。

二、殺獨(dú)碼：

1、殺上期和數(shù)值尾數(shù)的獨(dú)碼。

2、殺上期跨度值的獨(dú)碼。

3、舉例說明，如279期開獎號是254，跨度為3，在上一次出現(xiàn)跨度值3后，下一期跟隨的跨度值是5，則280期可以通殺5的獨(dú)碼。

4、殺上期開獎號中的最小號的獨(dú)碼。

5、殺上期和值與跨度值的和的尾數(shù)的獨(dú)碼，如279期的和值為11，跨度值為3，11+3=14，則280期可以殺獨(dú)碼4。

6、殺上期開獎號中所有大號的和的尾數(shù)的獨(dú)碼，如279期的大號和為5，則280期可以殺獨(dú)碼5。

7、取最近兩期的開獎號，按位置相加取尾數(shù)，則下期可以殺其中的最小數(shù)的獨(dú)碼，如278、279兩期的開獎號按位置相加得到8、4、3三個數(shù)，則280期可以殺其中的最小數(shù)3的獨(dú)碼。

用以上條件殺號后，每期最多僅剩十幾注組三，準(zhǔn)確率是很高的，準(zhǔn)確率是多少在這里我就不一項(xiàng)一項(xiàng)的驗(yàn)證了，你們自己去驗(yàn)證吧！

如果你認(rèn)為下期有可能出組三，不妨用一下上述方法，能為你節(jié)省好多銀子啊！如果算上組六準(zhǔn)確率就更高了

獨(dú)膽如何配碼的利用

有好多朋友都有過定一膽正確的時(shí)候，但沒有正確應(yīng)用均不好中獎，本人將我的一些經(jīng)驗(yàn)和大家討論。大家知道每期里面0369和3456因占的比例大，故出號機(jī)會最多，故我們可以這樣做二碼組合。

1、如定獨(dú)膽出在147258里的，考慮配碼0369，即如定7膽，考慮07、37、67、79組合

2、如定獨(dú)膽出在012789里的，考慮配碼3456，即如定1膽，考慮13、14、15、16組合

3、如定獨(dú)膽出在36里的，考慮殺3456和0369的號，配碼考慮1278，即如出3膽，考慮31、32、37、38的組合 本方法好處：

1、因?yàn)榻M合是全拖，故不怕出組三，而且容易中出組三或兩注組六。

2、因號碼注數(shù)多，覆蓋面廣，故中將容易。附：如獨(dú)膽出1278時(shí)，參考上期的中路或0路定碼，全線出擊也不錯。

歡迎大家給上面的方法提出改進(jìn)意見！！243期分析： 膽碼71定獨(dú)膽7 從排五組選圖上看，形成98、56兩個斜連走向７，而且１７兩碼均遺漏５期，從排三組選圖看，７形成遺漏６期同等對稱，故定之．

如７為獨(dú)膽，結(jié)合上期則考慮和０路配碼，即０７＼３７＼６７＼７９四個組合

如１為獨(dú)膽，即考慮１３＼１６＼１０＼１９四個組合 定位：１４６７８／０１５７９／１５６７８ 跨度考慮４６８ 單選1倍

155 157 175 176 179 196 197 198 199 415 417 419 451 471 478 491 617 619 671 691 715 716 719 751 791 819 891 組選1倍

155 157 167 179 169 189 199 145 147 149 478

歡迎大家中獎??！

投注技巧推薦：萬能組選包號法

論是數(shù)字型大盤玩法、中盤玩法，還是小盤玩法，大家都知道大小、奇偶、質(zhì)合以及除三余數(shù)這些用來預(yù)測號碼的基本指標(biāo)。大中盤玩法，運(yùn)用這些參數(shù)可恒量某項(xiàng)指標(biāo)個量的欲出指數(shù)，不能完全打破號碼與位次的一一相對性，也不能破壞號碼與位置的時(shí)空架構(gòu)體，否則視為無效號碼。

而排列三玩法則與大中盤玩法的這些特點(diǎn)大不相同，它寬限到可以用號碼的無序性來求證獎號，這無疑給廣大彩民朋友尋找到可以用來突破死不中獎的難題，正是因?yàn)槿绱?，新彩種排列玩法后來居上，成為當(dāng)今彩市之旗艦。

由此，我們可以充分利用這點(diǎn)優(yōu)勢，拓展思路，做做文章，開發(fā)出一種或多種關(guān)于排列三的預(yù)測號碼的方法來。本篇介紹方法即是其中之一。

十期四要素求證組選包號分析法要義：

1、十期：即取近10號碼為研究對象；

2、四要素：大小（01234為小，56789為大）；奇偶（13579為奇，02468為偶）；質(zhì)合（12357為質(zhì)數(shù)，04689為合數(shù)）；除三數(shù)數(shù)012路（0369為0路，147為1路，258為2路）。當(dāng)然，很多彩民都知道這些，但是知道并不等于會運(yùn)用。只有知道并運(yùn)用到彩市中而且能撈到錢的才算是真正的行家。那么，怎么用這些簡單而又平凡的術(shù)語呢？以兩個實(shí)例說明。遠(yuǎn)的不說，就取材近期的號碼為參照。

例

1、先選取近10期號碼。

06258期開獎號碼860；06259期開獎號碼628；06260期開獎號碼659；06261期開獎號碼735；06262期開獎號碼917；06263期開獎號碼886；06264期開獎號碼656；06265期開獎號碼228；06266期開獎號碼272；06267期開獎號碼265。

第二步，統(tǒng)計(jì)參數(shù)。

大號奇數(shù)：9次；小號奇數(shù)：2次；———小號奇數(shù)1、3回補(bǔ)在即。

大號偶數(shù)：11次；小號偶數(shù)：7次；———小號偶數(shù)0、2、4回補(bǔ)在即。

大號質(zhì)數(shù)：7次；小號質(zhì)數(shù)：8次；———大號質(zhì)數(shù)5、7回補(bǔ)在即。

大號合數(shù)：14次；小號合數(shù)：1次；———小號合數(shù)0、4回補(bǔ)在即。

除三余數(shù)：0路11次；1路4次；2路15次。1路號碼1、4、7回補(bǔ)在即。

第三步，綜合組號。綜合以上回補(bǔ)在即的各號碼0、1、2、3、4、5、7作為后10期待出號碼的組選包號（含組三）。讓我們來驗(yàn)證后10期中獎情況。06269期開出“010”；06270期開出“317”；06272期開出“517”；06273期開出“373”；06275期開出“772”；06276期開出“110”。10期內(nèi)中出四期，其中有四期是組三。由此可見，準(zhǔn)確率和回報(bào)率相對較高。

再看一例。第一步：列出近10期號碼。

06299期開獎號碼956；06300期開獎號碼214；06301期開獎號碼199；06302期開獎號碼635；06303期開獎號碼772；06304期開獎號碼991；06305期開獎號碼259；06306期開獎號碼661；06307期開獎號碼278；06308期開獎號碼871。

第二步，統(tǒng)計(jì)參數(shù)。

大號奇數(shù)：12次；小號奇數(shù)：6次；———小號奇數(shù)1、3回補(bǔ)在即。

大號偶數(shù)：6次；小號偶數(shù)：5次；———小號偶數(shù)0、2、4回補(bǔ)在即。

大號質(zhì)數(shù)：7次；小號質(zhì)數(shù)：10次；———大號質(zhì)數(shù)5、7回補(bǔ)在即。

大號合數(shù)：12次；小號合數(shù)：1次；———小號合數(shù)0、4回補(bǔ)在即。

除三余數(shù)：

0路11次；1路10次；2路9次；2路號碼2、5、8回補(bǔ)在即。

第三步，綜合組號。

綜合以上回補(bǔ)在即的各號碼0、1、2、3、4、5、7、8作為后10期內(nèi)待出號碼的組選包號（含組三）。讓我們來驗(yàn)證后10期中獎情況。06309期開出“834”在其中；06311期開出“305”在其中；06312期測中“310”；06313期測中“830”；06314期測中“724”；06315期測中“041”；這組號碼還可觀察到06318期。

[應(yīng)用技巧] 利用九宮圖對照法來殺號

時(shí)間:2012年03月06日來源:數(shù)字游戲網(wǎng)作者:排列三點(diǎn)擊:

次

利用九宮圖對照法來殺號：

九宮圖:九宮者,四二為肩,八六為足,左三右七,戴九履一,五居中央 4 9 2 3 5 7 8 1 6 方法(舉例說明): 例1: 2005282期開獎號為271,在九宮圖找出縱向右側(cè)的276,開獎號27與九宮位置相同,6即為下期必殺號.2005283期開214 例2: 2005285期開獎號為478,在九宮圖找出縱向左側(cè)的438,開獎號48與九宮位置相同,3即為下期必殺號.2005286期開516 例3: 2005286期開獎號為516,在九宮圖找出橫向最底側(cè)的816,6開獎號16與九宮位置相同,8即為下期必殺號.2005287期開335 特例:1.出現(xiàn)0時(shí),九宮法就沒用了

2.找不出上期開獎號在九宮圖上的相對應(yīng)位置時(shí),九宮法無用,換其它方法

注意事項(xiàng):不要142857x1=142857

142857x2=258714

142857x3=428571

142857x4=571428

142857x5=714825

148257x6=857142

彩航-問 情 23:04:12

不知道大家是否發(fā)現(xiàn)這6組數(shù)字神奇在什么地方，仔細(xì)看的朋友也許發(fā)現(xiàn)了，對，這6組數(shù)字竟然是同一個142857，只是數(shù)字之間位置改變了而已...繼續(xù)...142857這個數(shù)字乘上7，142857x7=999999，你是否很驚訝?

再把142857這個數(shù)字分解成兩組數(shù)字，142，857

這兩個數(shù)字之和得出142+857=999

再把142857分解成三組數(shù)字，14，28，57

這三組數(shù)字之和得出，14+28+57=99

最后我們把142857再乘于142857，結(jié)果是142857x142857=20408122449

再把20408122449分解兩組數(shù)字，20408和122449

它們之和是：20408+122449=142857

游戲結(jié)束!是不是覺得這些數(shù)字很神奇啊?也不知道誰發(fā)現(xiàn)的，真的了不起啊...關(guān)于其中神奇的解答：

142857

它發(fā)現(xiàn)于埃及金字塔內(nèi)，它是一組神奇數(shù)字，它證明一星期有7天，它自我累加一次，就由它的6個數(shù)字，依順序輪值一次，到了第7天，它們就放假，由999999去代班，數(shù)字越加越大，每超過一星期輪回，每個數(shù)字需要分身一次，你不需要計(jì)算機(jī)，只要知道它的分身方法，就可以知道繼續(xù)累加的答案，它還有更神奇的地方等待你去發(fā)掘!

也許，它就是宇宙的密碼，如果您發(fā)現(xiàn)了它的真正神奇秘密┅┅ 142857×1=142857(原數(shù)字)

142857×2=285714(輪值)

142857×3=428571(輪值)

142857×4=571428(輪值)

142857×5=714285(輪值)

142857×6=857142(輪值)

142857×7=999999(放假由9代班)

142857×8=1142856(7分身，即分為頭一個數(shù)字1與尾數(shù)6，數(shù)列內(nèi)少了7)

142857×9=1285713(4分身)

142857×10=1428570(1分身)

142857×11=1571427(8分身)

142857×12=1714284(5分身)

142857×13=1857141(2分身)

142857×14=1999998(9也需要分身變大)

繼續(xù)算下去??

以上各數(shù)的單數(shù)和都是“9”。有可能藏著一個大秘密。

以上面的金字塔神秘?cái)?shù)字舉例：1+4+2+8+5+7=27=2+7=9;您瞧瞧，它們的單數(shù)和竟然都是“9”。依此類推，上面各個神秘?cái)?shù)，它們的單數(shù)和都是“9”;怪也不怪!(它的雙數(shù)和27還是3的三次方)

無數(shù)巧合中必有概率，無數(shù)吻合中必有規(guī)律。何謂規(guī)律?大自然規(guī)定的紀(jì)律!科學(xué)就是總結(jié)事實(shí)，從中找出規(guī)律。

變換九宮圖角度，強(qiáng)行對應(yīng)位置殺號