【摘 要】
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随着AlphaGo的诞生,人机对弈和人工智能再次成为研究热点。传统的MCTS(蒙特卡洛树搜索)虽然在迭代搜索方面已有良好的成效,但由于五子棋搜索空间较大,算法极易陷入局部最优化
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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随着AlphaGo的诞生,人机对弈和人工智能再次成为研究热点。传统的MCTS(蒙特卡洛树搜索)虽然在迭代搜索方面已有良好的成效,但由于五子棋搜索空间较大,算法极易陷入局部最优化问题,且耗时严重。我们用MCTS和卷积神经网络上设计的策略系统,让其与MCTS进行训练(self-play),使五子棋的策略系统能在一定时间内对自身进行升级,然后又回来继续训练自身,这样得到的五子棋策略系统不仅比传统的MCTS更具有即时性,棋力也更强。
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