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人工智能Montecarlo策略在计算机围棋中运用

收藏本文 2024-03-03 点赞:4485 浏览:11171 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:棋类博弈是人工智能的重要探讨主题之一。而在围棋方面,由于围棋的搜索空间太大、计算机难于处理模糊概念且难于设计学习算法,目前最优秀的围棋程序的水平还处于业余低段水平。计算机围棋被认为是在继国际象棋之后人工智能领域中最困难的新挑战之一。围棋是检验人工智能进展水平的良好环境,如何提升围棋程序的棋力是人工智能领域的一大难题。所以计算机围棋探讨具有重要的论述作用和实用价值。本论文将介绍如何基于Monte-carlo策略设计和实现围棋引擎。第一部分介绍了计算机围棋探讨背景及作用、探讨情况和关键技术,包括Monte-carlo策略策略和UCT算法的论述。第二部分在围棋引擎总体概述的基础上说明其总体功能模块,并对各个子功能模块进行描述,重点讲解了交替下子的流程以及棋步产生模块。第三部分阐明了基于UCT算法的围棋引擎的设计,先设计围棋引擎的总体流程,再依次说明UCT算法流程、棋步合法性的判断等模块的具体设计流程。第四部分探讨了基于UCT算法的围棋引擎的实现,在浅析围棋引擎核心模块UCT算法实现的基础上,详细说明了候选步的产生及管理机制,节点的UCT选择,展开节点和棋局模拟,浅析指出不同的因素和对策对计算机围棋引擎的影响,其中棋局模拟的着手库方式匹配和其它围棋知识对加强程序棋力有至关重要的作用。最后对主要工作做了总结,提出进一步的进展目标。基于上面陈述的内容,实现了一个基于Monte-carlo策略的围棋引擎QMate,支持GMP、GTP围棋协议,SGF文件调试输出和统计UCT模拟棋局的数据,目前能正常与围棋客户端进行通信,实现人机和机机对弈。关键词:Monte-carlo策略论文人工智能论文计算机围棋论文UCT算法论文方式匹配论文

    摘要4-5

    ABSTRACT5-9

    第一章 引言9-13

    1.1 探讨背景及作用9

    1.2 探讨情况9-10

    1.3 关键技术10-13

    1.3.1 Monte Carlo策略10

    1.3.2 UCT算法10-13

    第二章 基于UCT的围棋引擎的概述13-19

    2.1 围棋引擎的总体概述13

    2.2 围棋引擎的总体功能模块13-15

    2.3 交替下子流程模块15-16

    2.4 棋步产生(UCT)模块16-17

    2.5 棋步合法性判断模块17

    2.6 算气模块17-18

    2.7 更新棋盘(提子)模块18

    2.8 胜负计算模块18-19

    第三章 基于UCT的围棋引擎的设计19-31

    3.1 UCT算法和公式推导19-21

    3.2 围棋引擎的流程设计21-29

    3.2.1 围棋引擎总体流程设计21-22

    3.2.2 UCT算法具体流程设计22-25

    3.2.3 棋步合法性判断模块设计25-26

    3.2.4 算气模块设计26-27

    3.2.5 更新棋盘(提子)模块设计27-28

    3.2.6 胜负计算模块设计28-29

    3.3 逻辑判断准则29-31

    3.3.1 棋局结束的判别条件29

    3.3.2 UCT模拟的选择准则29-30

    3.3.3 UCT终止的判别准则30

    3.3.4 棋步合法性判断30-31

    第四章 基于UCT的围棋引擎的实现31-50

    4.1 软硬件开发环境31

    4.2 围棋引擎的数据结构31-32

    4.2.1 棋局数据31-32

    4.2.2 UCT TREE数据32

    4.3 围棋引擎的UCT算法实现32-47

    4.3.1 UCT算法的核心实现32-35

    4.3.2 候选步的产生方式及管理机制35-37

    4.3.3 选择节点(UCT选择)37-38

    4.3.4 展开节点38-40

    4.3.5 棋局模拟40-47

    4.4 围棋引擎运转效果47-50

    4.4.1 围棋协议对弈测试47-48

    4.4.2 调试方式的SGF文件48-49

    4.4.3 UCT模拟棋局数据统计49-50

    第五章 工作总结及未来展望50-53

    5.1 工作总结50-52

    5.2 未来展望52-53

    致谢53-54

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