算法击败机器人，朝着可预测的奖品方向移动

Question

对于这个游戏，有一个10x10的棋盘和几个不同的奖品，值从1到9，有几个简单的机器人在玩，其中一个总是追逐最近的奖品，另一个总是追逐分配给它的最大分数的奖品。机器人和奖品随机放在棋盘上。任务是创建另一个简单的AI，它总是收集总点数最高的点数并赢得游戏。

我该如何在奖品点数和奖品距离之间进行选择，才能让这个新的AI总是赢得比赛？我在想，我更喜欢更接近的奖品，但如果它比最接近的奖品大2，那么我会倾向于更大的奖品，然而这并不总是获胜。

机器人不知道机器人在哪里，如果一个机器人为了一个奖品移动8个空间，另一个机器人可以移动8个空间并在此期间获得多个奖品。所有的机器人都可以同时移动，并且可以沿对角移动。一旦棋盘上没有奖品，游戏就结束了。

Answer 1

没有办法保证胜利。如果机器人/奖品是随机放置的，那么肯定会有随机的放置，这会让你在其他机器人获得奖品之前离奖品太远。

既然你知道其他机器人的确切行为，你就可以模拟它们未来在给定棋盘上的所有动作。然后，您可以枚举所有可能的走法作为树和棋盘状态，然后查看树叶并找到给您一个获胜分数的那个。换句话说，每个分支都是您进行的移动，节点表示板状态，包括其他机器人将进行的移动。此外，这不会是一个二叉树，每个节点将根据你可以移动的方向进行分支。您将在进行单个实际移动之前完全构建此树，这样一旦您选择了最佳路径，您就可以预测游戏的结果。这是可能的，因为其他机器人以可预测的方式移动。

此外，在移动时，您可以添加检查，以确保其他机器人按照您预期的那样移动，就像调试功能一样。根据系统的操作方式，他们可能会在决定移动之前看到您的移动，这取决于每个人是同时移动还是一次一个移动。无论哪种方式都可以做到，你只需要确保你的模型是准确的。

请注意，可能还有其他树叶，在那里你有更大的分数，但因为其他机器人中的一个控制了另一个而输了。即(you:12，a:1，b:17) vs. (you:11，a:10，b:9)

最成功的路径可能是那些利用其他机器人的行为的路径，例如，当它离你更近的时候，抓住最高的奖品，导致贪婪的机器人向它松动。如果你有足够的动作，也可以在途中转移奖品。不过，您不必为此行为编写代码，因为当您创建树并找到最佳的移动序列时，它将隐式地发生。