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基于棋型的藏族“久”棋计算机博弈研究 被引量：4
1
作者 李霞丽 吴立成 李永集 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期577-583,共7页
"久"棋是藏族人民的传统棋类游戏,游戏过程分为布局阶段和战斗阶段,布局的质量对弈棋结果影响很大。与围棋博弈智能软件战胜人类高手的情况比较,"久"棋博弈研究几乎空白。为了拓宽机器博弈研究的游戏范围,开发具有... "久"棋是藏族人民的传统棋类游戏,游戏过程分为布局阶段和战斗阶段,布局的质量对弈棋结果影响很大。与围棋博弈智能软件战胜人类高手的情况比较,"久"棋博弈研究几乎空白。为了拓宽机器博弈研究的游戏范围,开发具有较高棋力的"久"棋软件,作者开展了基于棋型的"久"棋计算机博弈研究。通过实地考察,在四川阿坝地区采集了约300局有效的"久"棋对弈数据,提取了常见棋型,分别为棋型命名为三角、三子、二子、对角、四子等。在布局阶段,采用模式匹配算法提高棋型的匹配速度。在布局和战斗阶段,基于棋型,设计了具有优先级别的防守、攻击、连子策略。采用C语言开发了"久"棋博弈软件,该软件具有人人对弈、人机对弈、自动录制棋谱等功能。该软件在2016年四川省阿坝县第七届"体彩杯"藏棋比赛中成功开展了人机对弈,但是棋力有待提高。结果表明,基于棋型的攻防策略能够有效地应用于"久"棋计算机博弈。 展开更多
关键词 计算机博弈 藏族“久”棋 棋型 攻防策略 模式匹配
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融合经验知识与深度强化学习的久棋Alpha-Beta算法优化研究
2
作者 张小川 杨小漫 +3 位作者 涂飞 王鑫 严明珠 梁渝卓 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第5期115-120,共6页
藏族久棋作为一种传统的棋类博弈游戏,具备高度复杂的规则体系以及变幻莫测的棋局演变。传统的博弈策略在面对不同对手和棋局时不稳定,性能差,需要新的方法提高藏族久棋AI的博弈水平。以藏族久棋为研究对象,针对布局阶段,改进传统Alpha-... 藏族久棋作为一种传统的棋类博弈游戏,具备高度复杂的规则体系以及变幻莫测的棋局演变。传统的博弈策略在面对不同对手和棋局时不稳定,性能差,需要新的方法提高藏族久棋AI的博弈水平。以藏族久棋为研究对象,针对布局阶段,改进传统Alpha-Beta剪枝搜索算法,并结合经验知识,融入深度强化学习算法完成棋盘布局合理性的落子选择,以此为后续阶段铺路。在行棋阶段与飞子阶段,结合经验知识使用Alpha-Beta算法,完成行棋路径。最后,将所提算法和策略集成于久棋AI程序,在中国计算机博弈锦标赛中取得了良好的成绩,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 藏族久棋 经验知识 Alpha-Beta算法 深度强化学习 计算机博弈
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一种非遗藏族久棋项目计算机博弈智能体的评估方法 被引量：4
3
作者 张小川 刘溜 +1 位作者 陈龙 涂飞 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2021年第12期119-126,共8页
提出计算机博弈五大构成要素并基于分层递进思想设计了博弈智能体的分层结构,以久棋为案例,构建了久棋博弈智能体的知识库,重点提出了规则库、开局库的构造方法。针对藏族久棋规则的特殊性,面向久棋特有的3个阶段,基于量化思想,建立了... 提出计算机博弈五大构成要素并基于分层递进思想设计了博弈智能体的分层结构,以久棋为案例,构建了久棋博弈智能体的知识库,重点提出了规则库、开局库的构造方法。针对藏族久棋规则的特殊性,面向久棋特有的3个阶段,基于量化思想,建立了分段评估体系。最后,以此方法开发久棋博弈程序,参加了全国计算机博弈大赛并获得好成绩,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 藏族久棋 知识库 博弈智能体 棋型匹配 分段评估方法
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藏族久棋的一种两阶段计算机博弈算法 被引量：3
4
作者 李霞丽 陈彦东 +2 位作者 杨子熠 张焱垠 吴立成 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第12期110-120,共11页
为了进一步提升布局的质量以提升藏族久棋博弈智能体程序棋力,提出了藏族久棋的一种两阶段计算机博弈算法,为藏族久棋的布局阶段设计了基于卷积神经网络和蒙特卡洛树搜索的自对弈算法,通过卷积神经网络指导蒙特卡洛树进行搜索,训练出最... 为了进一步提升布局的质量以提升藏族久棋博弈智能体程序棋力,提出了藏族久棋的一种两阶段计算机博弈算法,为藏族久棋的布局阶段设计了基于卷积神经网络和蒙特卡洛树搜索的自对弈算法,通过卷积神经网络指导蒙特卡洛树进行搜索,训练出最优模型并生成质量更高的着法;为战斗阶段设计了基于领域知识的Alpha-Beta剪枝算法。通过设计分阶段算法的方式将深度强化学习与领域知识相结合,试图解决藏族久棋博弈算法研究棋谱数据匮乏、博弈智能体的棋力水平较低等问题。实验结果表明:基于两阶段算法的博弈智能体程序与全局使用Alpha-Beta剪枝算法的博弈程序、人类一段棋手进行对弈,分别取得了65%、60%的胜率。基于两阶段算法的博弈智能体程序在一定程度上具备了“学习”和“思考”的能力,棋力得到了提升。 展开更多
关键词 藏族久棋 卷积神经网络 蒙特卡洛树搜索 自对弈 Alpha-Beta剪枝
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