本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的五子棋自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域重要的研究?jī)?nèi)容。人工智能的研究很多以棋類(lèi)作為研究對(duì)象來(lái)對(duì)人工智能的算法進(jìn)行研究和深化。計(jì)算機(jī)博弈生成著法的核心是搜索和評(píng)估函數(shù)。在五子棋的搜索深度加深的同時(shí),大多使用的是靜態(tài)評(píng)估函數(shù),而這些評(píng)估函數(shù)又是人為設(shè)定的,程序的棋力在一定程度上取決于設(shè)計(jì)者對(duì)五子棋的理解。局面估值的準(zhǔn)確性在很大程度上決定了博弈程序的棋力高低。首先,將五子棋與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)調(diào)整局面的估值函數(shù),實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)局面的估值更接近真實(shí)值,實(shí)現(xiàn)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由監(jiān)督學(xué)習(xí)到無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程。然后,對(duì)五子棋局面進(jìn)行的棋型提取與特征定義,構(gòu)建了五子棋的訓(xùn)練平臺(tái)。其次,實(shí)現(xiàn)了五子棋的開(kāi)局庫(kù),增強(qiáng)了五子棋在開(kāi)局階段的棋力。最后,針對(duì)本文提出的方法設(shè)計(jì)出了具有自學(xué)習(xí)能力的五子棋博弈系統(tǒng),并在理論與實(shí)驗(yàn)上對(duì)本文提出的方案進(jìn)行了驗(yàn)證。經(jīng)過(guò)了60000次的訓(xùn)練,與妙手連珠進(jìn)行學(xué)習(xí)效果的對(duì)弈驗(yàn)證,勝率從15%提高到61%。并針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身存在的缺陷提出了訓(xùn)練迭代,動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)速率等解決方案對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn),經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)也取得了不錯(cuò)的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文研究課題的有效性和實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP311.52

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