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基于概率模型的Wumpus世界程序

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简介：
本作品探讨了在Wumpus世界中运用概率模型进行有效的路径规划与危险规避策略。通过构建概率图模型，优化智能体决策过程，提高生存率和效率。 我的人工智能作业是基于概率模型的wumpus项目，正确率达到80%以上。

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  • 基于概率模型的Wumpus世界程序
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    本作品探讨了在Wumpus世界中运用概率模型进行有效的路径规划与危险规避策略。通过构建概率图模型，优化智能体决策过程，提高生存率和效率。 我的人工智能作业是基于概率模型的wumpus项目，正确率达到80%以上。
     
  • Wumpus世界的代码
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    Wumpus世界是一款经典的AI环境模拟游戏，用于教授智能体规划和学习。此文档包含实现该游戏世界的编程代码细节。 基于Pygame库的Wumpus世界游戏定义了三个类：Object、Room和World。 Object类是怪兽、金堆等游戏元素的可视化图片。它包含了加载图片、修改尺寸和设置位置等功能。 Room类代表迷宫中的房间，每个房间具有不同的状态，如臭气、微风、无底洞、金堆以及怪兽等。通过设定不同状态可以改变房间的显示效果。 World类是整个游戏的主要逻辑部分。它定义了迷宫的大小，并且管理无底洞、金堆和怪兽的数量及位置。通过调用set()函数，可以在特定的位置设置不同的元素如无底洞、金堆或者怪兽；shoot()函数用于射杀怪兽。另外，还有两个辅助函数：set_breeze_around()用来设定周围房间的微风状态，而set_stench_around()则负责设定臭气的状态。 get_random_location()函数可以生成随机的位置坐标，并确保这些位置不会重复且不会出现在迷宫入口处（0,0）。
     
  • Wumpus世界的MFC实现
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    Wumpus世界是一款经典的AI环境模拟游戏。本项目采用微软基础类库(MFC)实现了该游戏的图形界面和核心逻辑，为学习者提供了一个直观的操作平台以探索智能体规划与决策制定。 关于著名人工智能程序以及agent技术的应用，请同学们注意不要将其当作作业提交上去。
     
  • 基于MATLAB的小世界网络模型程序
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    本简介提供了一个基于MATLAB编程环境实现小世界网络模型的程序。该程序模拟并分析了具有高聚类系数和短路径长度特性的复杂网络结构，适用于研究社会、生物及信息网络中的传播动力学与拓扑特性。 小世界网络模型的MATLAB程序可以用来模拟具有高聚类系数和短路径长度特性的复杂网络结构。这类模型在社交网络分析、生物学研究以及计算机科学领域中有着广泛的应用价值。通过编写相应的代码，用户能够更好地理解并探索这些网络特性背后的数学原理及其实际应用场景。
     
  • Wumpus世界的C语言实现
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    Wumpus世界是人工智能与搜索算法教学中的经典环境。本文介绍了该问题的C语言解决方案，帮助读者理解其编程实现和算法应用。 Hunt the Wumpus 是一款早期的视频游戏，在这款游戏中玩家需要在洞穴中导航以寻找黄金，并避开危险的怪物（Wumpus）和无底洞。 在现代智能系统研究领域，通常会使用各种编程语言来模拟这个世界，其中计算机试图通过智能化的方式找到黄金而不被杀死。 我用C编程语言实现了一个Wumpus World版本。该程序需要任何标准的C库和GCC编译器支持。如果您在基于Linux的操作系统上工作（例如Ubuntu），请确保已安装了必要的开发工具。对于使用Ubuntu Linux发行版的情况，可以通过执行以下命令来获取所需软件包： ``` sudo apt-get install build-essential ``` 接下来，请下载最新的源代码文件并进行解压和编译。具体来说，您可以按照如下步骤操作： 1. 下载最新版本的代码。 2. 解压缩已下载的文件。 3. 使用以下命令来编译程序： ``` gcc -o wumpus-world main.c [其它需要链接的源文件] ``` 请注意，在实际执行上述命令时，您可能还需要根据具体项目结构调整路径和文件名。
     
  • Wumpus-World-Agent: 利用SWI Prolog的推理功能开发一个在Wumpus世界中运行的代理程序...
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    Wumpus-World-Agent是一个基于SWI Prolog开发的智能代理程序，专为解决经典的Wumpus世界问题设计。该程序利用逻辑推理能力帮助玩家在这个充满危险与未知的世界中导航、探索并找到黄金，同时避开陷阱和怪物。 该项目利用SWI Prolog的推理功能来编写一个代理，在Wumpus世界中实现安全移动。 运行程序步骤如下： 1. 打开SWI Prolog并加载目录。 2. 启动SWI-Prolog：pl。 3. 加载世界模拟器：`?- [wumpus_world]。` 4. 加载代理：`?- [my_agent]。` 5. 运行代理：`wumpus:evaluate_agent(1, Score, Time)`
     
  • 关于概率图模型的课程报告
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    本课程报告全面探讨了概率图模型的核心概念与应用，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场等内容，并分析了其在机器学习中的重要性。 《概率图模型的课程报告》深入探讨了马尔科夫过程与潜在特征模型结合的方法在序列建模中的应用，并特别介绍了创新性的马尔科夫潜在特征模型（Markov Latent Feature Model，MLFM）。该模型将每个状态与潜在特征相关联，在两次空状态之间选择独特状态集作为特征。这种策略能够学习到对象集中共享的未观察因素，并使用少量稀疏编码来描述单一对象。 报告的第一部分重点介绍了马尔科夫潜在特征模型（MLFM），并提到印度自助餐过程（Indian Buffet Process, IBP）作为一种贝叶斯非参数方法，允许随着数据量增加而扩展潜在特征的数量。在“序列化的特征分配”章节中，展示了如何构建0-1矩阵来表示每个序列块中的独特状态集。 报告的第三部分详细区分了马尔科夫潜在特征模型中的参数和非参数模型，并提出了一种线性高斯模型的应用方法，该模型将数据建模为潜在特征与噪声的组合。第四章介绍了针对这两类模型使用的变分推断算法，包括批处理和随机变分推理。 在实验部分，“五、实验”章节通过基因数据分析和图像去噪案例验证了马尔科夫潜在特征模型的有效性和优势，在捕捉序列数据中的特征相关性方面尤其有效。“六、总结”指出该方法利用了马尔科夫可交换性的特性，使变分推断变得更加可行，并强调其作为强大的序列数据建模工具的重要性。 补充信息中提及的贝叶斯非参数模型具有自适应调整复杂度的能力，随着样本数量的变化自动调节自身结构。这类模型仅需少量假设即可处理聚类和预测问题，在面对大规模或动态变化的数据集时表现出色。 综上所述，《概率图模型课程报告》详尽地阐述了马尔科夫潜在特征模型的概念、构建方法及其实际应用价值，为理解概率图模型在序列分析中的作用提供了重要指导。
     
  • WMM2025 世界磁场模型
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    WMM2025世界磁场模型是由英国地质调查局与美国国防部国家地理空间情报局合作开发，用于预测至2025年地球地磁场变化的重要工具。 世界磁场模型（WMM）每五年更新一次，最近发布的版本是2025年的WMM2025。这个新版本不仅提供了更精确的导航数据，还引入了高分辨率模型，标志着地球磁场建模与导航技术迈入了一个新的阶段。 WMM是一个描述地球磁场的数学模型，能够提供准确的数据供航海、航空和地质勘探等领域使用，并对科学研究有重要价值。相较于前一版WMM2020（发布于2019年），最新版本引入了高分辨率模型来更详细地描绘局部磁异常情况，从而提高了定位精度与安全性。 文件名“WMMHR2025COF”中的各个部分分别表示世界磁场模型、高分辨率和具体格式。该更新对于地图制作及地理研究具有重要意义，并且在军事领域中对制导系统和精确武器系统的性能有着直接的影响；同时，民用领域的GPS定位与航海导航也能从中受益。 地球磁场是动态变化的，因此WMM会定期更新以适应这种变化。通过监测地磁的变化趋势，可以预测长期磁场的趋势并设计更有效的导航系统。此次发布的WMM2025不仅增强了全球对地球磁场变化的理解能力，还推动了相关技术的进步与发展。 总之，世界磁场模型 WMM2025 的发布为科技领域带来了新的动力，并提高了全球导航系统的精度和可靠性。随着科技进步及地球磁场的变化，未来可能还会出现更多高精度、高分辨率的磁场模型以满足日益增长的需求。
     
  • 毕业设计：Wumpus世界在Python中的三种实现方法
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    本论文探讨了在Python中实现经典AI游戏Wumpus世界的三种不同方法，包括基础、优化和高级算法的应用，为学习者提供了一个深入理解与实践AI策略的机会。 在一个10*10的房间地图里开始了一段旅程，起点位于(0,0)而终点则在(9,9)。每个房间里可能存在一只怪兽、一个陷阱、一堆黄金或什么都没有。 如果某个房间内有怪兽存在，在它的上下左右四个方向会散发出难闻的味道（但味道不会叠加）。如果你进入包含怪兽的房间却没有提前射箭，你会被怪兽吃掉；反之，若决定在进入前先射箭，则可以杀死该房内的怪物继续游戏。然而，如果这个房间里并没有怪兽存在的话，你将浪费一支宝贵的弓箭。 遇到陷阱时会直接掉落其中，在其旁边的四个方向的房间内则会有风吹过的感觉（但风感也不会叠加）。如果你不小心掉入了陷阱中或者被怪兽吃掉了，则你的得分将会扣去1000分，并且游戏立即结束。每走一步，不论是否遇到了危险或宝藏，都会扣除一分。 当你抵达终点(9,9)时可以选择climb out来结束旅程，也可以选择继续前行。如果在到达终点前你已经成功挖掘到了那块黄金，则你的得分将会增加1000分； 游戏规则如下： - 一位勇士携带三支箭。 - 地图中共有三个怪兽、三个陷阱和一块黄金。 - 每次使用弓箭杀掉怪物会扣除10分； - 掉入陷阱或被怪兽吃掉则会被扣去1000分并立即结束游戏；每移动一步也会减少一分。
     
  • 基于R语言的概率图模型课件_LPGR_ChinesePPT.zip
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    本资料为《基于R语言的概率图模型》课程讲义，包含详细的教学内容和示例代码。适用于学习概率图模型及其实现，支持中文阅读。 概率图模型基于R语言课件_LPGR_ChinesePPT提供了一套详细的教程和示例代码，帮助学习者掌握使用R语言进行概率图建模的方法和技术。该课程涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，并通过实际案例分析加深理解。文档中不仅包括理论讲解，还包含了大量的实践操作指导，使学员能够熟练运用相关工具解决复杂问题。