GDD2010JPのDevQuizで使ったPac-Manシミュレーター - memo.mzt
回答期間も終わったので公開。 少しずつ機能足したので節制無いソースですがご容赦を。 http://www.mizote.com/gdd2010pacman.html 矢印:自機移動(キーアサイン:カーソルまたはhjkl) ・:足踏み(キーアサイン:ピリオド(テンキーも)) 1,2,3:ステージ切り替え(キーアサイン:1,2,3(テンキーも)) R:Reset(キーアサイン:r,テンキー0) U:Undo(キーアサイン:u) S:Save,サーバー側にいるPHPに送るだけの自分仕様(キーアサイン:s) Normal/IgnoreVH/IgnoreAll:当たり判定の有無 Normalは通常の当たり判定 IgnoreVHはR,L,Jのみ判定 IgnoreAllは判定なし(=無敵) 提出スコアは41, 226, 512でした。 580ぐらいの猛者のコマンドもちらほら見かけるのでトレース機能追加し
パックマンを遺伝的アルゴリズムしてみた - そこはかとなく書くよ。
GDD(Google Developer Day)のQuizが終わりました。 その中にパックマンという問題がありました。これはパックマンの敵の動きを示されその中でいかにドットを多く取っていくかという問題でした。 敵の動きのシミュレートは(めんどくさいけど)すぐにできたので、あとは自機の動きをどのように導き出すかがポイントとなります。 うーんと唸りましたが、なんとなーく遺伝的アルゴリズムを使って計算機に導き出してもらうこととしました。 pyevolve ありがたいことにpythonには、pyevolveという遺伝的アルゴリズムを簡単に使えるライブラリがあります。これを使わせてもらうことにしました。 ちなみに、今回はじめて遺伝的アルゴリズムを勉強したので、たぶんいろいろ間違っていると思います。ご指摘がありましたらぜひお願いします。(というか、どうやろうかな、と思ったときにこれを機会にちょっとG
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void move(final char[][] data, final Player player, final AtomicInteger time) {
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