这款2048是市场上独一无二的存在。我们利用了多种算法为经典的2048益智游戏创造了人工智能(A.I.)

*由人工智能重新定义*

我们利用了多种热门算法，包括蒙特卡罗树搜索 [a], 期望最大搜索树 , 循环深度优先搜索 [c] 和强化学习 [d]。

[a] 蒙特卡罗树搜索（MCTS）是一个在2006年针对围棋发明者的搜索算法，广泛的被利用于其中国际象棋的游戏，当然也包括这款2048游戏。 MCTS根据当前的游戏状态演算出最优解（某些IDDFS）
期望最大搜索树（Expectimax）是minimax算法的变种，增加了”机会“例程。这种算法经常在拥有随机行为的游戏中使用，从而扫雷（地雷的随机位置），（幽灵的随机移动），和这款2048游戏（随机出现新的方块）
[c] 循环深度优先搜索（IDDFS）是一种DFS搜索算法的变种，它的搜索最大深度是慢慢增加的。 IDDFS就像BFS一样保证了最优解，却使用了较多的内存空间。这款2048的AI算法利用了多种启发式奖励（或者惩罚）来计算最优的下一步
[d] 强化学习(RL)是根据机器学习（ML）的模型来演算出一个动作（或者决定），目的是累积奖励。这个2048 AI算法没有直接使用代码表示游戏的玩法。也就是说没有根据人类对AI对什么好的走法没有概念，而是自发的“学会”怎么玩这个游戏！

参考链接:
[a] 网页链接
网页链接
[c] 网页链接~MGV/csce580sp15/gradPres/korf_IDAStar_1985.pdf
[d] 网页链接

2048 (3x3, 4x4, 5x5) AI

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