本文關(guān)鍵詞：六子棋博弈中搜索技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：計(jì)算機(jī)博弈是人工智能重要的組成部分,本質(zhì)是讓計(jì)算機(jī)模仿人的思維下棋,甚至超越人的智力,體現(xiàn)它的智能化,例如谷歌開(kāi)發(fā)的AlphaGo。對(duì)計(jì)算機(jī)博弈的研究,不僅促進(jìn)了博弈論的發(fā)展,也對(duì)人工智能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。本文在六子棋項(xiàng)目基礎(chǔ)之上,對(duì)六子棋所使用到的搜索技術(shù)進(jìn)行相關(guān)分析和優(yōu)化,主要有三個(gè)方面：博弈策略,算法和評(píng)估函數(shù)。對(duì)于博弈策略方面,采用了反迫著的搜索方法,用于模擬己方防御。對(duì)于博弈算法方面,使用了基于“路”局部掃描和基于“棋型”全局掃描的組合,并將這種方法應(yīng)用到Alpha-Beta算法中。在評(píng)估函數(shù)中,設(shè)計(jì)了基于“路”和基于“棋型”兩種評(píng)估函數(shù),并使用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)基于“棋型”的評(píng)估參數(shù)進(jìn)行離線自學(xué)習(xí)。本文的主要工作和特色如下：(1)基于“迫著”設(shè)計(jì)了“反迫著”搜索方法,應(yīng)用于搜索最佳落子點(diǎn)方法中VCF(連續(xù)迫著)之后Alpha-Beta搜索之前,通過(guò)模擬預(yù)測(cè)對(duì)方是否存在能夠通過(guò)連續(xù)迫著獲勝的走法來(lái)作為己方防守的參考,作為Alpha-Beta防守的一部分,提高總體防守的準(zhǔn)確性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比可得：相對(duì)于未使用反迫著方法,加入反迫著防守搜索技術(shù)后,在反迫著成功的情況下可以明顯提高防守階段的搜索效率和博弈水平。(2)采用局部搜索“路”和“棋型”的組合搜索棋盤(pán)的方法,并結(jié)合到Alpha-Beta中。采用基于“路”局部掃描對(duì)擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估,充分利用路掃描的簡(jiǎn)單快速性特點(diǎn),提高估值效率；采用基于“棋型”局部掃描方式對(duì)葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行估值,并將基于“棋型”局部掃描改為全局掃描,保證葉子節(jié)點(diǎn)估值準(zhǔn)確性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比可得：相對(duì)于基于“路”局部單一搜索或基于“棋型”局部單一搜索,基于“路”局部掃描和“棋型”全局掃描的組合搜索在保持搜索效率情況下可以提高博弈水平。(3)使用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)基于“棋型”的評(píng)估函數(shù)參數(shù)進(jìn)行了遺傳訓(xùn)練,局面估值參數(shù)的調(diào)整遵循進(jìn)化規(guī)則和博弈經(jīng)驗(yàn),讓估值參數(shù)的調(diào)整更合理,使估值參數(shù)更適合于復(fù)雜局面的變化情況,提高局面估值準(zhǔn)確性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可得：相對(duì)于未優(yōu)化的棋型價(jià)值參數(shù),使用自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)化后的棋型價(jià)值參數(shù)可以提高博弈水平。以上所述方法(1)和(2)已應(yīng)用于六子棋程序“出棋制勝”中,在比賽過(guò)程中得到相應(yīng)的效果,取得一定的成績(jī),核心思路可作為其它棋種設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。上述搜索技術(shù)(3)已經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,將應(yīng)用于2016年計(jì)算機(jī)博弈大賽軟件設(shè)計(jì)中,希望可以獲得更好的成績(jī)。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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5 陸宇e，

本文編號(hào)：1183627