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2005 年至 2011 年和 2014 年至 2015 年,Stadterman 博士担任美国陆军物资系统分析活动 (AMSAA) 内多个部门的负责人,包括情报、监视和侦察 (ISR) 部门、机动系统部门和化学非军事化部门。在这些职位上,他负责监督 20 至 35 名人员,并管理情报系统、传感器、地面作战系统、直射武器、化学和生物系统以及化学非军事化设施的独立系统分析。Stadterman 博士负责监督生物识别技术使能能力替代方案分析 (AoA) 和 DCGS-A 交易空间分析,他和他的部门领导 AMSAA 在许多其他 AoA 中的工作。他还领导各部门使用 OneSAF 模拟和面向融合的 C4ISR 实用模拟进行分析。
1969-70 年玩游戏。最终,直到去年,人工智能游戏研究人员才对 Kalah 产生了兴趣。目前,Kalah 由两个人在一块棋盘上玩,棋盘上有两排六个坑和两个储藏坑。开始时,每个坑有四个计数器。它使用单圈播种和对手捕获规则。自己的储藏包括在播种中,但跳过对手的坑。以自己的储藏结束的播种让玩家可以再移动一次。在一些 Kalah 程序中,播种开始的坑在大型播种期间被跳过,但在其他实现中则不会。如果其中一个玩家无法再移动,游戏结束。然后,另一个玩家捕获自己坑中的所有筹码。捕获最多筹码的玩家获胜。可以稍微改变 Kalah 的规则,使用每个坑中更少或更多的筹码来玩 Kalah,或者使用每行其他数量的坑来玩 Kalah。下表显示了 Kalah 实例的博弈论价值,即起始玩家是否可以赢得游戏、是否会输掉游戏,或者如果两个玩家都发挥最佳水平,游戏是否会打成平局。通过考虑 Kalah 游戏中可能出现的每个可能位置来解决较小的 Kalah 实例。创建了数据库,其中存储了每个位置及其博弈论值。通过博弈树搜索解决了较大的 Kalah 实例。