【摘要】：人工智能是近年來最熱的話題,各種人工智能產(chǎn)品層出不窮。作為它分支的機(jī)器博弈也很受重視。近年來國(guó)家也一直很重視這一領(lǐng)域,支持推廣了很多有關(guān)計(jì)算機(jī)博弈的比賽。機(jī)器博弈是通過模擬人類智慧去解決實(shí)際問題。這也是研究的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本設(shè)計(jì)采用棋類中的五子棋為研究對(duì)象,對(duì)現(xiàn)有研究成果進(jìn)行研究,綜合國(guó)際前沿研究趨勢(shì),對(duì)博弈過程中搜索算法進(jìn)行主要研究設(shè)計(jì)。下面為主要的設(shè)計(jì)工作內(nèi)容。首先,對(duì)計(jì)算機(jī)博弈算法進(jìn)行主要研究和學(xué)習(xí)。了解和研究五子棋發(fā)展?fàn)顩r、下棋規(guī)律和規(guī)則。對(duì)整體系統(tǒng)進(jìn)行框架設(shè)計(jì)和棋局生成、走棋顯示、時(shí)間計(jì)時(shí)等的界面設(shè)計(jì)。其次,根據(jù)五子棋下棋規(guī)則,提出本文擬采用的博弈樹搜索算法并實(shí)現(xiàn)。以此為基礎(chǔ)進(jìn)行算法改進(jìn)。通過在Alpha-Beta剪枝算法中引入迭代加深以及窗口搜索的方法,對(duì)比初始程序有很大的提升。評(píng)估函數(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)也起著重要的作用,基于此設(shè)計(jì)中又對(duì)評(píng)估函數(shù)進(jìn)行了研究和設(shè)計(jì)。最后,為了大幅度提高系統(tǒng)的棋藝,針對(duì)搜索效果不理想的問題,提出了使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來代替采用的搜索算法的方法。本文設(shè)計(jì)出了成型可以進(jìn)行獨(dú)立下棋的程序環(huán)境,可供獨(dú)立完成博弈過程。并且實(shí)驗(yàn)效果證明棋藝有很大的提高,具有一定的研究意義和使用價(jià)值。
[Abstract]:Artificial intelligence is the hottest topic in recent years, a variety of artificial intelligence products emerge in endlessly. The machine game, which is a branch of it, is also valued. In recent years, the country has also attached great importance to this field, supporting the promotion of a lot of computer games. Machine game is to simulate human intelligence to solve practical problems. This is also the practical application value of the study. This design takes Gobang in chess as the research object, studies the existing research results, synthesizes the international frontier research trend, carries on the main research design to the search algorithm in the game process. The following is the main design work. Firstly, the computer game algorithm is studied and studied. Understand and study the development of Gobang, chess rules and rules. Frame design and chess game generation, chess display, time-timing interface design for the whole system. Secondly, according to the rules of Gobang, the game tree search algorithm proposed in this paper is implemented. Based on this, the algorithm is improved. The method of iterative deepening and window searching is introduced into Alpha-Beta pruning algorithm, which is much better than the initial program. Evaluation function also plays an important role in the whole system. Finally, in order to improve the chess skill of the system greatly, aiming at the problem that the search effect is not ideal, the method of using machine learning to replace the search algorithm is put forward. In this paper, we design a program environment in which we can play chess independently, which can be used to complete the game independently. And experimental results show that chess has a great improvement, and has a certain significance and use value.
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2315818