本文關鍵詞：基于蒙特卡洛樹搜索的計算機圍棋博弈研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連海事大學》 2015年

基于蒙特卡洛樹搜索的計算機圍棋博弈研究

于永波  

【摘要】：近年來,計算機軟硬件和互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展,相關學科也在不斷進步。人工智能是長期以來的熱點話題,而計算機博弈是它的一個受到廣泛關注的研究方向。作為最復雜的博弈項目之一,具有挑戰(zhàn)性的圍棋能夠充分檢驗人工智能的發(fā)展水平,因此計算機圍棋博弈的研究在計算機博弈、人工智能乃至計算機科學領域占有重要的地位。由于圍棋知識規(guī)則不便歸納,搜索空間過于巨大,傳統(tǒng)計算機博弈的理論和方法目前均難以適用。近些年,在計算機性能大幅度提高的基礎上,計算機圍棋博弈采用蒙特卡洛方法進行動態(tài)評估,并引入了上限信心界應用樹算法,搜索的效率和評估的性能均得到了很大提升,計算機圍棋博弈程序的水平不斷提高。同時,這種聚類智能的計算方法不僅適用于圍棋,還適用于規(guī)劃決策類問題等其他許多問題,因此計算機圍棋博弈方面的研究成果有著重要的現(xiàn)實意義,可以有更廣闊的用武之地。由蒙特卡洛方法和上限信心界應用樹算法構成的蒙特卡洛樹搜索是當今高水平計算機圍棋程序普遍采用的較優(yōu)方法,但其仍有可完善之處。本文立足于蒙特卡洛樹搜索的思想和特點,針對蒙特卡洛方法和上限信心界應用樹算法存在的不足,提出了絕對剪枝策略和漸進展開策略兩大改進措施,并從理論上證明了改進的必要性和正確性。而后,本文選用了采用蒙特卡洛樹搜索的棋力很強的開源圍棋程序Fuego作為改進試驗程序,通過GoGui平臺使其改進前和改進后分別與另一高水平程序Pachi對弈,根據(jù)對局的用時和勝負進行驗證和分析。實驗結果表明,Fuego在用時略有下降的情況下勝率有所提高,這說明改進方案切實有效,具備一定的實用價值。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18
【目錄】：

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