博弈大賽賽前培訓(xùn)-六棋子程序的實(shí)現(xiàn)-資料下載頁(yè)
2025-08-04 14:33本頁(yè)面
【正文】 算機(jī)博弈 與 人工智能 六子棋的棋型 眠二： 在同一直線上的 2顆 同色棋子，符合“ 再下兩手 棋只能形成眠四 ”的條件。 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 搜索函數(shù) 下一個(gè)最好的（評(píng)估分值最高）局面的對(duì)應(yīng)的招法就是 最佳招法嗎？ 棋類高手都能看很多步！ 當(dāng)我方生成各種局面后，對(duì)方針對(duì)我方形成的 每一種局 面 又同樣會(huì)生成許多局面，我方再針對(duì)對(duì)方形成的每一 種局面同樣又會(huì)生成許多對(duì)應(yīng)局面，這樣循環(huán)往復(fù)，就 形成了一個(gè)顆 博弈樹(shù) 。 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 博弈樹(shù) 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 博弈樹(shù)一棵 多叉樹(shù) 。 六子棋博弈樹(shù)的復(fù)雜度很高。 每個(gè)局面對(duì)應(yīng)招法 開(kāi)始： 360*359=129240 結(jié)束（設(shè) 50步之后）： 310*309=95790 設(shè)平均取 105 個(gè)節(jié)點(diǎn)。 1層： 105 2層： 105 * 105 = 1010 3層： 1010 * 1010 = 1020 …… 節(jié)點(diǎn)數(shù)隨深度的增加以 爆炸式 方式增長(zhǎng) 博弈樹(shù) 提高時(shí)間效率 一般一步能控制在半分鐘內(nèi)為宜。 方法： 減小博弈樹(shù)的規(guī)模： ，但棋力提高有限 。 ， 可能有漏選。 運(yùn)用高效的搜索算法，例如： α β 剪枝。 提高各模塊的效率，尤其是評(píng)估函數(shù)的效率。 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 極大極小值搜索 建立了博弈樹(shù)，我們?cè)鯓诱业轿覀冃枰恼蟹ǎ? 搜索與回溯方式： 因?yàn)椋? 局面分值越高，對(duì)我方越有利，對(duì)于對(duì)方越不利。 局面分值越低，對(duì)我方越不利，也就是對(duì)于對(duì)方越有利。 所以： 輪到我方走時(shí)，我方會(huì)選擇使下一步局面分值最高的走 法。 此節(jié)點(diǎn)（局面）分值 = MAX{所有子節(jié)點(diǎn)分值 } 輪到對(duì)方走時(shí)，對(duì)方會(huì)選擇使下一步局面分值最低的走 法。 此節(jié)點(diǎn)（局面）分值 = MIN{所以子節(jié)點(diǎn)分值 } 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 極大極小值搜索 局面（取 極 大 值 ） 局面（取 極 小 值 ） Root Root Moves Leaves Ply = 0 Ply = 1 Ply = 2 Ply = 3 Depth = 3 Depth = 2 Depth = 1 Depth = 0 圖 例： 深度 層數(shù) 8 15 12 70 16 7 10 20 3 48 15 20 7 70 48 7 48 48 思路總結(jié) 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 棋盤(pán)信息 搜索函數(shù) 招法生成 查找棋型 評(píng)估函數(shù) 最佳招法 計(jì)算機(jī)博弈大賽 ？ 知識(shí)是靠自己學(xué)的。 能力是從實(shí)踐中鍛煉出來(lái)的。 計(jì) 算機(jī)博弈 與 人工智能 LOGO 計(jì)算機(jī)博弈與人工智能協(xié)會(huì)
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