水木大學的學生們都紛紛歡呼起來，在歡呼聲中，理工大學的那三個人離開了。
梁敬明在離開的時候，來到林鴻的面前，說了一句：你很強，但是我一定會打敗你
而安哲則來到吳東的身邊，向他打聽林鴻的情況，並且表示想要請客吃飯，向他們賠罪。
吳東搖搖頭道：還是算了，下次吧。
那行，方便的時候打我電話。
待他們離開，在場的人紛紛圍在了林鴻的身邊，向他詢問剛剛的細節，為什麼後來他們的坦克能夠反敗為勝呢
林鴻對此倒沒有保密，面對他們的提問，他便詳細地給他們解釋了一番。
首先，他將對方的演算法簡單地解說了一下，重點講到了他們的統計學演算法。
實際上，模式匹配演算法已經有統計學演算法的雛形了，同樣需要事先收集資料，然後對這些資料進行分析統計，最終從資料中得到策略。
而理工大學將這種演算法進行進一步的研究，將隨機運動進行區域劃分，然後統計對方坦克出現在這些區域中的機率，根據機率進行射擊，並且隨時對這些機率進行調整，一步一步地趨近準確的目標。
統計學的思想在人工智慧當中非常的重要，如果進一步研究，還有更為複雜的理論，例如模糊演算法等，都是對大量的資料進行統計和分析，最終得出一個大機率的結果。
在場的人都有一定的基礎，加上這個時候也不是詳細解說的正確時間和正確地點，林鴻說得有些簡單，他之所以分析對方的演算法，就是想讓大家通過這個演算法得到一種啟發讓他們的思維不要過於侷限了。
rabtank走到現在，已經成為了成為一個平臺，它能夠發揮的作用非常巨大潛力遠遠還沒有真正發揮出來。
至少林鴻覺得，用它來進行人工智慧方面的學習非常不錯。
當然，rabtank才剛剛誕生沒多長時間，能夠走到這一步已經非常不容易，發展起來需要時間。
不過林鴻決定再次幫忙推動一把，讓大家的整體水平快速提升上去，以免一個簡單的模式匹配演算法都能難倒大家，一個稍微複雜一點的統計演算法更是讓大家毫無頭緒。
無論是之前的模式匹配演算法還是理工大學所使用的那個統計學演算法，都是將演算法集中在瞄準演算法上面，想著怎麼準確地攻擊對方，而我改進之後的演算法重點改進了一下移動演算法，如何讓坦克有效地規避炮彈。
聽到林鴻開始介紹他的演算法，大家頓時打起十二分精神，認真地聽著。
林鴻繼續說道：實際上，我所使用的這種演算法，可以稱之位反統計的演算法專門針對對方的攻擊進行統計，也就是說，將自己的中彈資訊統計下來，這樣就可以形成一波又一波的中彈機率不相同的區域，在中彈次數達到一定條件之後坦克就可以有效地針對中彈的機率，進行相應的運動
林鴻一邊解說，一邊開始在電腦上操作起來，他在重新改寫一些程式碼，加入一些輔助的東西，以便能夠讓大家更容易理解。
大家聽到他的話，這才明白，為什麼剛開始的時候，己方坦克會持續中彈，並且消耗掉將近一半的血量。原來這是演算法需要，正在利用中彈來獲得對方的炮彈引數。
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