本文關(guān)鍵詞：Monte-carlo方法在計算機圍棋中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學(xué)》 2012年

Monte-carlo方法在計算機圍棋中的應(yīng)用

劉宇  

【摘要】：棋類博弈是人工智能的重要研究主題之一。而在圍棋方面,由于圍棋的搜索空間太大、計算機難于處理模糊概念且難于設(shè)計學(xué)習(xí)算法,目前最優(yōu)秀的圍棋程序的水平還處于業(yè)余低段水平。計算機圍棋被認為是在繼國際象棋之后人工智能領(lǐng)域中最困難的新挑戰(zhàn)之一。圍棋是檢驗人工智能發(fā)展水平的良好環(huán)境,如何提高圍棋程序的棋力是人工智能領(lǐng)域的一大難題。所以計算機圍棋研究具有重要的理論意義和實用價值。 本論文將介紹如何基于Monte-carlo方法設(shè)計和實現(xiàn)圍棋引擎。第一部分介紹了計算機圍棋研究背景及意義、研究狀況和關(guān)鍵技術(shù),包括Monte-carlo方法方法和UCT算法的理論。第二部分在圍棋引擎總體概述的基礎(chǔ)上說明其總體功能模塊,并對各個子功能模塊進行描述,重點講解了交替下子的流程以及棋步產(chǎn)生模塊。第三部分闡明了基于UCT算法的圍棋引擎的設(shè)計,先設(shè)計圍棋引擎的總體流程,再依次說明UCT算法流程、棋步合法性的判斷等模塊的具體設(shè)計流程。第四部分探討了基于UCT算法的圍棋引擎的實現(xiàn),在分析圍棋引擎核心模塊UCT算法實現(xiàn)的基礎(chǔ)上,詳細說明了候選步的產(chǎn)生及管理機制,節(jié)點的UCT選擇,展開節(jié)點和棋局模擬,分析指出不同的因素和策略對計算機圍棋引擎的影響,其中棋局模擬的著手庫模式匹配和其它圍棋知識對加強程序棋力有至關(guān)重要的作用。最后對主要工作做了總結(jié),提出進一步的發(fā)展目標。 基于上述內(nèi)容,實現(xiàn)了一個基于Monte-carlo方法的圍棋引擎QMate,支持GMP、GTP圍棋協(xié)議,SGF文件調(diào)試輸出和統(tǒng)計UCT模擬棋局的數(shù)據(jù),目前能正常與圍棋客戶端進行通信,實現(xiàn)人機和機機對弈。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP18;O242.2
【目錄】：

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本文編號：69128