蒙特卡洛树搜索相关论文
“人-机”双拣选系统，由于兼具机器人移动货架系统“货到人”拣选模式和传统“人到货”拣选模式的双重优势，为解决大型网上超市面临......
提出了一种基于蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search,MCTS）和启发式方法 （Heuristic Method,HM）的多参数运行工况高效构建方法。根......
制造业的高速发展加剧了全球市场化竞争,客户需求变得日益个性化和多样化,使得多品种、中小批量的离散生产方式逐渐兴起并占据市场......
估值函数和回报函数是非完备信息博弈中的重要组成部分,估值函数对博弈中的不同策略进行评估,通过评估的结果来判断策略的优良。回......
随2022年北京冬奥会日渐临近,我国提出的“三亿人上冰雪”目标逐步实现。冰壶作为冰上主要运动项目之一,不仅考验选手的投掷水平,......
无人飞行器在军事、测绘等领域有着广泛的应用。随着计算机、自动化等技术的发展,飞行器的种类越来越多,无人飞行器航迹规划系统完......
近年来,由于计算机算力的快速发展,深度学习（Deep Learning,DL）算法已经成功地应用于各式各样的场景中。其中,卷积神经网络（Convoluti......
系统发育学是一门研究如何构建物种之间系统树的学科,是理解生物多样性、进化历史、生态学等的核心。在古生物系统发育分析中,可用......
计算机博弈作为近代计算机技术和博弈理论结合的产物,已成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一。完全信息博弈因其具有广泛的......
为了提高货物装卸的效率,托盘作为物流业中最基本的集装单元,在物流行业中得到了广泛的应用。托盘装载问题（Pallet Loading Problem......
蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）在完全信息博弈领域内的诸多成功展示了其非凡的探索和学习能力,也证明了有选择性的搜索和规划在复杂环境......
近些年,随着人类的科技不断发展与进步,人工智能已经深入人们的生活。人们生活中遇到的很多问题都是博弈问题,如何使用人工智能高......
集装箱码头是国际物流的枢纽节点,随着国际航运发展带来逐年提升的运力需求,集装箱码头的作业瓶颈进一步凸显。船控决策通过指令序......
即时策略博弈在线规划是多智能体学习领域的挑战性问题,在博弈对抗过程中,面对不确定性威胁环境和非平稳性对手,智能体需要在有限......
随着社会的快速发展,预计到2040年,全球上路汽车数量将达到20亿辆。交通安全事故渐渐成为城市交通系统发展的一大隐患,并成为儿童......
迄今为止,深度学习已经成功应用于计算机视觉等新兴领域,深度学习的成功除了其包含优秀的卷积结构以外,还得益于激活函数的发展。......
强化学习长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域,以超越人类的精通程度学习的算法。博弈论是人工智能中最优化策略......
石墨烯量子点结构多样,性能丰富,在纳米器件领域具有较大的潜在应用。由于可能的结构数目过多,对石墨烯量子点结构和性能的系统研......
近年来,随着游戏玩家数量的增长以及游戏开发成本的增加,游戏开发领域急需一种效率更高的内容制作方式。游戏的程序化内容生成技术......
国内流行的三人棋牌类游戏“斗地主”是典型的不完备信息博弈,既有两个农民角色与地主角色之间的对抗,也有两个农民角色之间的合作......
逆合成分析系统在药物设计和材料应用等诸多领域有着重要作用,从20世纪中期开始越来越多的研究者投入到该领域的研究中。近年来深......
符号回归是指在符号表达式空间内寻找能够描述给定数据集的表达式。Genetic Programming(GP)是处理符号回归问题最常用的算法。但G......
通过模仿生物的机动性和灵活性,足式机器人具有通过选择离散落足点穿越复杂环境的能力,这是传统机器人不具备的。虽然目前典型的足......
强化学习长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域,以超越人类的精通程度学习的算法.基于蒙特卡洛树搜索与深度神经网......
藏族久棋是2019年中国计算机博弈锦标赛新设棋种,在此之前,国内外对该棋种的博弈策略研究相对较少。本文基于久棋两个博弈阶段规则......
自从E. J. Corey提出逆合成分析,利用计算机来辅助合成路线设计一直是有机化学家的愿景。现有的大多数的方法都是基于反应规则模板......
在生产生活中,可以收集到许多数据,为了更好的了解这些数据背后的数学、物理意义,可以使用符号回归的方法对这些数据进行拟合。符......
分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度......
本文旨在研究如何将强化学习模型合理地应用在海克斯棋博弈算法中,并给出程序实现方案。以蒙特卡洛树搜索生成数据集训练卷积神经......
针对堆石坝填筑进度控制以及土石方动态调运问题,受AlphaGo-Zero的启发,本文提出了一个基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree sear......
离岸集装箱码头因其岛屿面积限制,难以通过扩建码头内部堆场增加吞吐能力。为解决这个问题,提出一种离岸集装箱码头新装卸工艺模式......
完备信息博弈一直是机器博弈的主要研究方向,而机器博弈是人工智能的重要领域,是检验人工智能发展水平的重要指标之一。在完备信息......
近年来,深度学习在自然语言处理和图像处理领域取得了很好的成绩,使得智能对话系统不再满足于仅仅采用基于规则或基于检索的方式。......
在人工智能研究领域,基于智能体的形式化方法为智能系统的建模、设计和实现提供了统一的框架。智能体的一个基本特征是其在动态不......
机器博弈,也称计算机博弈,即让计算机下棋。围棋是一种策略性二人棋类游戏,使用格状棋盘及黑白二色棋子进行对弈。文中计算机围棋......
为克服符号回归问题经典算法具有搜索时间过长和容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于蒙特卡洛树搜索的符号回归算法。将符号空间......
针对大停电后电力系统初始状态和恢复过程中线路恢复状况的不确定性,提出一种基于深度学习和蒙特卡洛树搜索(MCTS)的机组恢复在线......
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种针对决策类博弈游戏,运用蒙特卡洛模拟方法进行评估博弈策略的启发式搜索算法。但是,在面对计算机围棋这......
“斗地主”是典型的多人合作非完全信息博弈,蒙特卡洛树搜索是求解博弈(围棋、国际象棋等)问题的重要工具.本文首先提出基于“斗地......
计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)的行为建模一直是作战仿真技术中的重点和难点。在一些典型的CGF系统开发实践中,......
人工智能的一个长期目标是从“零”开始,在最有挑战性的领域达到超越人类的水平。而从“零”开始意味着不需要人类的知识,仅仅依靠......
近年来机器博弈受到学术界和工业界的广泛关注,机器博弈领域的研究也取得了令人瞩目的成绩,例如Deep Mind的Alphago击败顶尖围棋选......
自从提出人工智能概念以来,机器博弈一直是最具挑战性的研究方向之一。机器博弈分为完备信息机器博弈和不完备信息机器博弈。不完......
在多约束复杂环境下,多数无人飞行器(UAV)航迹规划方法无法从历史经验中获得先验知识,导致对多变的环境适应性较差。提出一种基于......
2016年AlphaGo的异军突起引起了全社会对人工智能的广泛关注,使其逐渐成为当前全球科技创新和社会变革的重要驱动力。文章从AlphaG......
针对空战中双方的机动决策问题,考虑角度、距离、速度变化以及高度优势函数,以赢取最大空战优势期望为目标,建立了空战双方机动决......
