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このTravelling Salesmanについて

迷路の中での人々の行動を微分進化アルゴリズムと比較してください。

Scientific experiment: Compare the behavior of people in a maze with the differential evolution algorithm.

VSB - Technical University of Ostrava

The most common aim of computer game optimisation is to find the shortest path within a game or to solve a problem of a

travelling salesman within a small group of cities. This article deals with the possibilities of comparing the ascertained

solutions of a given problem of human intelligence and evolutionary algorithms. Human intelligence is represented by

mobile game players programmed for the Android operating system, by their conduct during playing the game, and by the

achieved results. Evolutionary algorithms are represented by differential evolution, where the best possible parameter

estimation will be sought based on the player’s results. This will provide results of a quality comparable to human players.

Another task is to verify whether this setting is suitable for all mazes and whether people or the differential evolution are

better at searching.

最新バージョン 1.10 の更新情報

Last updated on 2023年05月01日

Encrypted communication with the app server.

翻訳中...

ゲームの追加情報

最終のバージョン

Travelling Salesman 更新を申請する 1.10

投稿者

Ladyanne Bual

Android 要件

Android 5.0+

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Travelling Salesman スクリーンショット

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