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针对无线传感器网络节点能量有限与能耗不均衡导致网络生命周期提前结束的问题,运用势博弈理论将节点的平均寿命、节点最短寿命、网络的连通性以及覆盖性应用到效益函数的设计中,建立一种基于序数势博弈的能耗均衡的拓扑控制模型,以证明博弈模型是序数势博弈.基于该势博弈模型,提出一种能耗均衡的自适应拓扑博弈算法.该算法根据节点平均寿命调整自身的功率,帮助最短寿命节点降低功率,延长整个网络的生存时间.仿真实验及对比分析表明,所提出的算法相比于其他基于博弈论的拓扑控制算法,能够改善网络能量的均衡性,提高网络能量效率,保证网络拓扑的健壮性,增强网络拓扑的自适应性.

随着人工智能的火热，机器游戏变得越来越熟悉。机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因此常被用来研究与机器博弈相关的算法。本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。 主要内容为关于亚马逊棋的蒙特卡洛博弈算法的并行优化综述，对相关内容进行了调研和总结，首先是引言部分，简要介绍亚马逊棋的相关知识，其次介绍应用于亚马逊棋的相关博弈算法，如：极大化极小法(MiniMax)、Negamax算法、PVS算法和Alpha-Beta等搜索算法。适用于研究计算机领域、人工智能领域的用户下载研究使用，该文章为原创，严禁盗用抄袭，如有发现，将追究侵权责任，同时涉及学术不端问题。 此前将该文档借与他人浏览，所发布本文档目的在于：避免被学术不端者盗用。

为了减轻D2D通信在资源复用模式下的互干扰问题，提升蜂窝网络均衡性能收益，提出一种基于纳什均衡的功率控制博弈算法。算法中将互干扰用户间的功率控制过程描述为静态博弈模型，用户之间根据最小化代价函数的博弈决策，通过多步迭代调节发射功率，使系统收敛至纳什均衡的优化状态。在用户代价函数设计中，综合考虑了能耗及传输速率影响，同时给出了博弈算法纳什均衡存在性以及收敛性的证明。仿真实验表明，在最优响应策略及能耗因子的有效约束下，互干扰用户能更理智地选择发射功率，使系统拥有较好均衡性收益的同时能耗进一步降低。

宽度优先搜索的优点和缺点 宽度优先搜索是一种盲目搜索，时间和空间复杂度都比较高，当目标节点距离初始节点较远时会产生许多无用的节点，搜索效率低。 宽度优先搜索中，时间需求是一个很大的问题，特别是当搜索的深度比较大时，尤为严重，但是空间需求是比执行时间更严重的问题。 宽度优先搜索优点： 目标节点如果存在，用宽度优先搜索算法总可以找到该目标节点，而且是最小（即最短路径）的节点。

与或图搜索 与或图视为对一般图(或图)的扩展； 引入K-连接 父子节点间可以存在“与”关系 结果——解图。 解答路径往往不复存在，代之以广义的解路径——解图。 问题归约求解问题的过程 表示为与或图搜索

三枚钱币问题的状态空间图

本文简单的介绍了计算机博弈算法。计算机博弈在某种形式上属于人工智能，而本文只介绍一下其中的一种简单形式——零和博弈，并给出了一个实例――黑白棋。

卒子穿阵问题的深度优先搜索树

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