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基于点格棋的UCT算法研究与分析 被引量：3
1
作者 张宜放 孟坤 《智能计算机与应用》 2020年第4期27-31,共5页
以博弈树搜索为核心的α-β剪枝算法,受限于估值函数对设计者棋力水平的依赖,难以实现更进一步的提升。论文提出的UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法结合了UCB公式和蒙特卡洛树搜索算法,弱化了算法本身对估值函数的依赖性... 以博弈树搜索为核心的α-β剪枝算法,受限于估值函数对设计者棋力水平的依赖,难以实现更进一步的提升。论文提出的UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法结合了UCB公式和蒙特卡洛树搜索算法,弱化了算法本身对估值函数的依赖性,最大化利用计算机的算力优势,提升算法的整体效率,并利用其并行化优势优化算法,基于点格棋进行了算法的实现。 展开更多
关键词 UCT算法 估值函数 点格棋
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棋盘局面数据标定方法研究 被引量：3
2
作者 丁濛 张亦鹏 李淑琴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期470-472,共3页
基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据,但众多小众计算机博弈比赛棋种存在缺少人类对局记录作为训练样本的问题,因此在使用深度学习模型前如何生成一个合理标定的局面数据集是值得研究探讨的问题。针对点格棋博弈问题... 基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据,但众多小众计算机博弈比赛棋种存在缺少人类对局记录作为训练样本的问题,因此在使用深度学习模型前如何生成一个合理标定的局面数据集是值得研究探讨的问题。针对点格棋博弈问题,提出了一种数据哈希去重以及局面标定方法。根据不同阶段回合局面数据的特点,通过alpha-beta完全搜索、回溯标定、并行化MCTS算法标定以及对称扩展技巧,收集并标定不同回合数的点格棋局面样本。实验共获得了包含15000000个带标定点格棋局面样本的数据集,为基于深度学习模型的点格棋有监督训练提供了保障。此外,所提方法也为其他棋种训练数据的获取提供了有价值的借鉴。 展开更多
关键词 数据标定 点格棋 棋盘局面 计算机博弈
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基于有限自动机的“点点连格”机器博弈系统的建模与分析 被引量：3
3
作者 张雪峰 连莲 徐心和 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第4期796-801,共6页
目的为机器博弈系统建立利于学习和研究的理论化模型.方法基于"点点连格"机器博弈系统,利用Moore自动机,为二人机器博弈系统建立了有限自动机模型,并在Moore自动机中引入受控子自动机,用监控器自动机作为该受控子自动机的输... 目的为机器博弈系统建立利于学习和研究的理论化模型.方法基于"点点连格"机器博弈系统,利用Moore自动机,为二人机器博弈系统建立了有限自动机模型,并在Moore自动机中引入受控子自动机,用监控器自动机作为该受控子自动机的输入控制器,实现了α-β搜索过程.结果利用此模型完成了3×3"点点连格"机器博弈系统的博弈过程,机器博弈系统的棋盘表述、博弈规则、搜索及审局四要素在模型中得以完成.结论在"点点连格"的机器博弈系统建模时,笔者提出的机器博弈系统的模型是可行有效的. 展开更多
关键词 机器博弈 Moore自动机 子自动机 “点点连格”
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基于UCT搜索算法的点格棋博弈系统研究 被引量：3
4
作者 朱良双 王静文 李媛 《智能计算机与应用》 2021年第2期129-131,共3页
蒙特卡罗树搜索(MCTS)在许多完备的信息双人游戏中获得成功。本文给出了UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法结合了UCB公式和蒙特卡洛树搜索算法,同时与局面评估相结合,根据点格棋长链和环的特点对算法进行了优化。有利于更... 蒙特卡罗树搜索(MCTS)在许多完备的信息双人游戏中获得成功。本文给出了UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法结合了UCB公式和蒙特卡洛树搜索算法,同时与局面评估相结合,根据点格棋长链和环的特点对算法进行了优化。有利于更快更准地找到当前局面的最优解。 展开更多
关键词 UCT算法 估值函数 点格棋
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面向搜索时间受限的完全信息博弈UCT算法改进研究 被引量：1
5
作者 张宜放 孟坤 +2 位作者 蒋志文 高世静 张蕴瀚 《电脑知识与技术》 2021年第4期195-200,共6页
针对完全信息博弈中搜索时间受限的算法设计问题,在考虑博弈模型不同特点及对结局影响程度的基础上,提出了分阶段的算法模型,给出了三阶段博弈算法设计方法。通过改造影响搜索策略的目标函数,使得在时间受限的前提下,能够方便控制每一... 针对完全信息博弈中搜索时间受限的算法设计问题,在考虑博弈模型不同特点及对结局影响程度的基础上,提出了分阶段的算法模型,给出了三阶段博弈算法设计方法。通过改造影响搜索策略的目标函数,使得在时间受限的前提下,能够方便控制每一阶段均更有效地搜索出较好策略,并给出相应的算法实现与分析。以点格棋为对象,给出了通过改造UCT算法中UCB公式的实现思路,设计了方向引导控制策略、多种算法混合、二进制压缩和并行化处理等技巧,有效提升了算法的效率和稳定性,并通过试验验证了所给出方法的有效性和效率。 展开更多
关键词 UCT算法优化 三阶段模型 点格棋
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基于机器博弈的点格棋智能系统的优化研究
6
作者 姚想 《科技创新导报》 2020年第28期132-134,共3页
人工智能的发展常以棋类为先锋。计算机博弈因其特点已成为人工智能发展的重要分支:棋中战术遵循规则,胜负可判,棋力可考,可复现性强,具有人机对抗与纯机器博弈两种测试方式,能直观反映出人工智能的发展水平。本文以点格棋为研究对象,... 人工智能的发展常以棋类为先锋。计算机博弈因其特点已成为人工智能发展的重要分支:棋中战术遵循规则,胜负可判,棋力可考,可复现性强,具有人机对抗与纯机器博弈两种测试方式,能直观反映出人工智能的发展水平。本文以点格棋为研究对象,通过创建棋盘数据结构、模拟招法选择、棋局树搜索及优化等方式,实现完整点格棋智能系统的构建;同时与传统的Alpha-Beta搜索进行对比,说明本文算法优化的提升效果及意义。 展开更多
关键词 人工智能 计算机博弈 点格棋 优化
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