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……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，一边开始在电脑上操作起来，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。

道理其实很浅显、很简单，仔细想的话大家似乎都能想到，毕竟这种例子实在是太多了，可是真正想要灵活运用，就不是这么简单了，要不然也不会这么久从来没有人想过这个问题。

吴东和唐华鑫两人都若有思索地点点头，他们发现，生活中的很多规律，稍微变通一下，实际上就能应用到ro

otank中来，从而达到意想不到的效果。