用人工智能为点灯（Light Up）谜题解惑
人工智能
2021-07-23 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
点灯（Light-Up）谜题又称 AKARI 谜题，此前从未使用现代人工智能（AI）方法求解。当前，用于自主生成解的最广泛计算技术涉及进化论算法。本项目致力于应用新 AI 技术以更快且计算更高效的方式求解点灯谜题。为产生最优解所探索的算法包括爬山、模拟退火、前馈神经网络（FNN）与卷积神经网络（CNN）。针对爬山与模拟退火，分别开发了使用 2 种动作（添加与移除灯泡）对比 3 种动作（添加、移除或将灯泡移至另一格）的算法。爬山与模拟退火在 3 种动作情形下均表现出更高准确率。模拟退火显著优于爬山、FNN、CNN 及一种进化论算法，在 30 种独特棋盘配置中达到 100% 准确率。最后，尽管 FNN 与 CNN 算法准确率较低，其计算时间相较其余算法显著更快。本项目 GitHub 仓库见 https://github.com/rperera12/AKARI-LightUp-GameSolver-with-DeepNeuralNetworks-and-HillClimb-or-SimulatedAnnealing。
引用
@article{arxiv.2107.10429,
title = {Shedding some light on Light Up with Artificial Intelligence},
author = {Libo Sun and James Browning and Roberto Perera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.10429},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 16 figures, for associated codes, see \<https://github.com/rperera12/AKARI-LightUp-GameSolver-with-DeepNeuralNetworks-and-HillClimb-or-SimulatedAnnealing>