>/> >/> ，>水木大学的学生们都纷纷欢呼起来，在欢呼声中，理工大学的那三个人离开了。

梁敬明在离开的时候，来到林鸿的面前，说了一句：“你很强，但是我一定会打败你！”

而安哲则来到吴东的身边，向他打听林鸿的情况，并且表示想要请客吃饭，向他们赔罪。

吴东摇摇头道：“还是算了，下次吧。”

“那行，方便的时候打我电话。”

待他们离开，在场的人纷纷围在了林鸿的身边，向他询问刚刚的细节，为什么后来他们的坦克能够反败为胜呢？

林鸿对此倒没有保密，面对他们的提问，他便详细地给他们解释了一番。

首先，他将对方的算法简单地解说了一下，重点讲到了他们的统计学算法。

实际上，模式匹配算法已经有统计学算法的雏形了，同样需要事先收集数据，然后对这些数据进行分析统计，最终从数据中得到策略。

而理工大学将这种算法进行进一步的研究，将随机运动进行区域划分，然后统计对方坦克出现在这些区域中的概率，根据概率进行射击，并且随时对这些概率进行调整，一步一步地趋近准确的目标。

统计学的思想在人工智能当中非常的重要，如果进一步研究，还有更为复杂的理论，例如模糊算法等，都是对大量的数据进行统计和分析，最终得出一个大概率的结果。

在场的人都有一定的基础，加上这个时候也不是详细解说的正确时间和正确地点，林鸿说得有些简单，他之所以分析对方的算法，就是想让大家通过这个算法得到一种启发，让他们的思维不要过于局限了。

RoboTank走到现在，已经成为了成为一个平台，它能够发挥的作用非常巨大，潜力远远还没有真正发挥出来。

至少林鸿觉得，用它来进行人工智能方面的学习非常不错。

当然，RoboTank才刚刚诞生没多长时间，能够走到这一步已经非常不容易，发展起来需要时间。

不过林鸿决定再次帮忙推动一把，让大家的整体水平快速提升上去，以免一个简单的模式匹配算法都能难倒大家，一个稍微复杂一点的统计算法更是让大家毫无头绪。

“无论是之前的模式匹配算法，还是理工大学所使用的那个统计学算法，都是将算法集中在瞄准算法上面，想着怎么准确地攻击对方，而我改进之后的算法，重点改进了一下移动算法，如何让坦克有效地规避炮弹。”

听到林鸿开始介绍他的算法，大家顿时打起十二分精神，认真地听着。

林鸿继续说道：“实际上，我所使用的这种算法，可以称之位反统计的算法，专门针对对方的攻击进行统计，也就是说，将自己的中弹信息统计下来，这样就可以形成一波又一波的中弹概率不相同的区域，在中弹次数达到一定条件之后，坦克就可以有效地针对中弹的概率，进行相应的运动……”

林鸿一边解说，一边开始在电脑上艹作起来，他在重新改写一些代码，加入一些辅助的东西，以便能够让大家更容易理解。

大家听到他的话，这才明白，为什么刚开始的时候，己方坦克会持续中弹，并且消耗掉将近一半的血量。原来这是算法需要，正在利用中弹来获得对方的炮弹参数。

这种情况，就好像是两人比武，其中一个为了熟悉对方的套路，就不断地挨打，等熟悉了套路之后，在下半场便可以有效地针对这些套路进行相应的躲避，这样，就实现了绝地大反击。

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