面向人工智能专业课程的棋类博弈教学辅助平台

针对人工智能类课程博弈算法理论性太强、算法较复杂和抽象等问题,设计并实现功能较为完整、用户界面友好的棋类博弈教学辅助平台,平台允许用户上传编写好的博弈程序,实现博弈程序间对弈、人与博弈程序对弈以及人人对弈。本文阐述了棋类博弈教学辅助平台的总体设计、主要功能模块以及搭建平台采用的核心技术。棋类博弈教学平台的设计有益于培养学生依据所学理论知识来解决实际问题的能力,促进学生对计算机博弈程序和人工智能方法的不断探索改进,以达到更好的教学效果。本文进一步评估了棋类博弈平台在人工智能课程的实际使用情况与实践效果。     

基于博弈学习多Agent交互研究

由于人们之间的博弈行为受多种因素的制约和影响,而传统的博弈方法很难处理这种影响因素多变、交互关系复杂的博弈问题,给出一个基于博弈学习的多智能体(multi-Agent)交互模型,并以此为基础构建多Agent交互的博弈学习方法。对合作小组中成员的行为进行修正,通过博弈学习中学习因子的更新得到局部均衡,达到全局利益优化。实例仿真验证了该方法的可行性。     

关于探究式教学在计算机文化基础课教学中的应用

探究式教学着眼于学生发展,关注学生自主学习过程,利用探究式教学能激发学生积极主动地去探索问题,寻求问题的答案,让学生在探究学习的过程中形成对知识的自主构建。在计算机文化基础课教学中,利用探究式教学有利于培养学生计算机文化基础课的学习能力,同时培养学生的信息素养。     

基于博弈学习的动态频谱分配算法研究

为了解决认知无线网络中的动态频谱分配问题,提高频谱利用率和避免干扰,提出了一种基于学习的库诺(Cournot)博弈模型,将授权用户对于空闲频谱的分配行为模拟为动态的博弈过程,并赋予授权用户学习的能力,通过对博弈过程中博弈者行为的学习和总结形成新的博弈策略,而且还比较了将最优反应学习算法和模拟退火算法应用到自适应博弈学习中系统的性能和用户的收益。仿真结果表明,两种算法均能够使授权用户通过学习达到策略的均衡,而有限理性下基于模拟退火的自适应博弈学习算法的鲁棒性更强,收敛性更好,且能够使授权用户获得更高的收益。     

随机博弈框架下的多agent强化学习方法综述

多agent学习是在随机博弈的框架下,研究多个智能体间通过自学习掌握交互技巧的问题.单agent强化学习方法研究的成功,对策论本身牢固的数学基础以及在复杂任务环境中广阔的应用前景,使得多agent强化学习成为目前机器学习研究领域的一个重要课题.首先介绍了多agent系统随机博弈中基本概念的形式定义;然后介绍了随机博弈和重复博弈中学习算法的研究以及其他相关工作;最后结合近年来的发展,综述了多agent学习在电子商务、机器人以及军事等方面的应用研究,并介绍了仍存在的问题和未来的研究方向.     

一种基于Q学习的有限理性博弈模型及其应用

传统博弈理论模型建立在人的完全理性基础之上,难以切合实际。有限理性博弈则能够很好地描述实际问题。有限理性的博弈者参与到不完全信息博弈中,对博弈的规则、结构以及对手等博弈信息有一个逐渐适应和了解的过程,因此博弈应是动态进化的模型。针对这一问题,提出了一种基于Q学习算法的不完全信息博弈模型,根据Littman的最大最小原则建立了多指标体系下的策略选择概率分布;构建了Q学习与博弈融合的数学模型,使用Q学习机制来实现博弈模型的动态进化;最后将模型应用于两人追逐的仿真实验,结果表明所提出的模型能够很好地再现追逐情景。     

有限理性博弈问题和自适应博弈学习模型

有限理性参与者之间的博弈问题是人们十分关注的研究项目.目前已提出了一些博弈学习模型,但都存在一定的局限性,本文给出了博弈学习的一个改进方法,建立了新的博弈学习模型.计算机实验表明,新的博弈学习方法的实用性和有效性有了很大的提高.     

历史教学中如何培养学生的自主学习能力

自主学习就是努力创设问题情境,让学生自己去发现问题、提出问题,寻找解决问题的答案,巧妙地把教学任务转化为学生自主学习的愿望,把学习的主动权交给学生,随着新课改的逐年实施,引导学生自主学习理念逐渐被教师们接受、理解并在教学中加以运用,学生学习的主动性大大提高。     

任务驱动法在计算机基础课程教学中的应用

计算机基础课程是高等学校公共基础必修课,教师一直在探索该课程的教学模式以解决该课程教学过程中存在的问题,如教学内容陈旧、学生水平差异大、教学手段单调和考核方式不合理等。任务驱动法能让学生在解决实际问题中学习新知识,促使学生参与到学习中,改变学生被动学习的状态,较好地解决该课程教学过程中出现的问题。     

小班型研究性教学在数字逻辑课程中的应用

小班型教学是指班级规模较小的教学方式,提倡以人为本、交际互动、自主发展。研究性教学以来自实践的问题为基础,让学生通过发现问题、研究问题和解决问题的学习方法,培养学生的研究意识、研究能力和创新能力。将案例教学法、基于问题解决的学习、基于问题的学习等几种典型的小班型研究性教学方法应用于数字逻辑课程的教学与实验环节中,可以激发学生的学习兴趣,提高学生的研究和创新能力。     

中国象棋人机对弈的自学习方法研究

机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋，但是涉足学者太少，具有自学习能力的就更少了。介绍了中国象棋人机对弈原理，给出了近年来几类典型的评估函数学习方法及其原理，通过比较得出了最适合中国象棋使用的学习方法。分析了这些方法尚存在的问题，并提出了未来研究方向。     

普及型计算机游戏设计课程探索

当前,国内高校计算机基础教育面向普通在校大学生的普及型游戏开发与设计类课程仍然很少。文章介绍了深圳大学面向非计算机专业学生开设"计算机游戏设计"课程的教学实践过程,通过比较普及型游戏设计类课程与专业类课程的异同,探讨普及型计算机游戏设计课程的教学内容、教学方法和教学实践。     

计算机博弈竞赛和创新人才培养模式探究

本文将分析计算机博弈竞赛在国内外的发展状况,叙述了计算机博弈在国内外竞赛的更新与发展,还有其存 在的特点和意义;探求计算机以赛促学、寓教于研、以研促教等为基础的创新人才培养方式,探讨学生和教师是否对计算机博 弈科教项目感兴趣,它对于培养大学生计算机方面的综合能力是否有很大帮助。     

融入Minecraft的数字电路的教学设计

数字电路课程本身的枯燥乏味促使教师采用有别于传统的游戏教学方式,而Minecraft和数字电路共有的内在逻辑性使得教师可以将Minecraft游戏应用于数字电路教学。本文在Minecraft游戏中实现数字电路的基础模块,理论教学按照典型集成模块展开,逐层分解,最后在游戏中综合演示。实验教学以解决数字电路的典型问题为目的,在游戏中呈现问题,指导学生利用基础模块去逐步解决,在游戏中加深对数字电路的理解。与传统的教学方式相比,基于Minecraft的数字电路教学方式让教师更专注于引导学生,让学生更加愿意去思考和解决数字电路的典型问题,取得了一定的教学效果。并且,基于Minecraft的教学方式可以方便地推广到具备较强逻辑性的其它课程。     

浅析运用游戏化教学激活“大学计算机基础”课堂

探讨了游戏化教学的定义和现实意义,分五个阶段描述了游戏化教学在“大学计算机基础”课堂中的具体应用.教学实践表明,游戏化教学在吸引学生注意力,激发学生思考,活跃学习氛围等方面有着举足轻重的意义.     

高职游戏开发专业课程体系建设

以中原工学院软件学院游戏开发专业的课程体系为例,对游戏开发课程体系建设的思路和具体做法进行阐述。介绍课程体系的整体设计思路,分析课程结构及核心课程的培养目标和教学要求;提出采用实践课题逐渐深入的方式,循序渐进地进行游戏开发专业教学。     

模仿贪吃蛇模式的英语造句游戏的实现

在少儿英语教学中,连词造句是一种重要的教学形式。为提高学生的学习兴趣,模仿贪吃蛇游戏,采用JavaScfipt脚本语言,开发了基于web的吃单词造句的教学游戏,取得了较好的教学效果。     

智能科学与技术专业本科实验教学模式探讨

针对新兴智能科学与技术专业综合性和快速发展的专业特性,在分析北京信息科技大学本科生实验教学理念与实践的基础上,阐述了适应于这一新兴专业的实验教学模式新思路。结合本科生能力培养实际,在实验教学体系、开放式实验教学、组建科研小组、举办比赛、考评方式等方面进行了有益探索。实践表明,这种实验教学模式在我校智能科学与技术专业的本科教育中取得良好效果。