本文關(guān)鍵詞：圍棋人工智能中幾個(gè)上限值的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)前圍棋人工智能發(fā)展很快,繼蒙特卡洛(Monte-Carlo)和UCT等方法運(yùn)用到計(jì)算機(jī)圍棋中取得一些成功后,圍棋軟件開發(fā)的核心就以這兩個(gè)算法為主。本文簡(jiǎn)要分析了如何找到圍棋本身和圍棋對(duì)弈過程中的一些邊界和上限值,詳細(xì)講解了如何對(duì)圍棋的復(fù)雜度進(jìn)行有效降解以及如何判定局部棋形的復(fù)雜深度類型。最后通過實(shí)例分析出了UCT和蒙特卡洛(Monte-Carlo)方法所存在的缺陷,得出了必須找尋圍棋本身固有的規(guī)律的結(jié)論,對(duì)圍棋復(fù)雜度進(jìn)行降解的必要性。接著詳細(xì)介紹了復(fù)雜度降解的一個(gè)基礎(chǔ),找出圍棋的一些上限值,比如,證明了圍棋活棋塊在不含雙活的情況下單方至多有20塊活棋,雙方活棋塊之和不會(huì)超過33,圍棋的嵌套層不會(huì)超過19層,并給出了一個(gè)強(qiáng)有力的猜想,在考慮雙活下,圍棋活棋塊數(shù)不會(huì)超過71。
【關(guān)鍵詞】：圍棋 活棋塊 蒙特卡洛方法 UCT算法 復(fù)雜度
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 緒論7-12
• 1.1 課題的選題背景和研究意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀8-9
• 1.3 圍棋的基本知識(shí)9-10
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)10-11
• 1.5 小結(jié)11-12
• 2 基于Alpha-Beta剪枝的搜索12-20
• 2.1 極大-極小搜索(Min-Max Search)12-13
• 2.2 Alpha-Beta搜索(Alpha-Beta Search)13-16
• 2.3 負(fù)極大搜索(NegaMax Search)16-17
• 2.4 迭代加深搜索(Iterative deepening search)17-19
• 2.5 小結(jié)19-20
• 3 圍棋人工智能中幾個(gè)關(guān)鍵問題的討論20-35
• 3.1 圍棋的復(fù)雜度20-21
• 3.1.1 圍棋的狀態(tài)空間的復(fù)雜度20
• 3.1.2 圍棋的博弈樹復(fù)雜度20
• 3.1.3 復(fù)雜度比較20-21
• 3.2 蒙特卡洛方法(Monte-Carlo)和UCT算法21-28
• 3.2.1 蒙特卡洛方法21-23
• 3.2.2 從蒙特卡洛法發(fā)展到UCT23-24
• 3.2.3 UCT搜索24-28
• 3.3 圍棋人工智能中復(fù)雜度降解的基礎(chǔ)28-33
• 3.3.1 如何找到圍棋本身和圍棋對(duì)弈過程中的一些邊界和上限值28-29
• 3.3.2 如何對(duì)圍棋的復(fù)雜度進(jìn)行有效降解29-31
• 3.3.3 如何判定局部棋形的復(fù)雜深度類型31-33
• 3.4 小結(jié)33-35
• 4 圍棋人工智能中幾個(gè)上限值的討論35-44
• 4.1 圍棋極限分析的重要性35
• 4.2 圍棋對(duì)弈過程中的極限分析35-43
• 4.3 小結(jié)43-44
• 5 總結(jié)與展望44-45
• 參考文獻(xiàn)45-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：319149