基于计算机博弈的五子棋算法研究

摘要

人工智能是近年来最热的话题，各种人工智能产品层出不穷。作为它分支的机器博弈也很受重视。近年来国家也一直很重视这一领域，支持推广了很多有关计算机博弈的比赛。机器博弈是通过模拟人类智慧去解决实际问题。这也是研究的实际应用价值。本设计采用棋类中的五子棋为研究对象，对现有研究成果进行研究，综合国际前沿研究趋势，对博弈过程中搜索算法进行主要研究设计。下面为主要的设计工作内容。
　　首先，对计算机博弈算法进行主要研究和学习。了解和研究五子棋发展状况、下棋规律和规则。对整体系统进行框架设计和棋局生成、走棋显示、时间计时等的界面设计。
　　其次，根据五子棋下棋规则，提出本文拟采用的博弈树搜索算法并实现。以此为基础进行算法改进。通过在 Alpha-Beta剪枝算法中引入迭代加深以及窗口搜索的方法，对比初始程序有很大的提升。评估函数对整个系统也起着重要的作用，基于此设计中又对评估函数进行了研究和设计。
　　最后，为了大幅度提高系统的棋艺，针对搜索效果不理想的问题，提出了使用机器学习的方法来代替采用的搜索算法的方法。
　　本文设计出了成型可以进行独立下棋的程序环境，可供独立完成博弈过程。并且实验效果证明棋艺有很大的提高，具有一定的研究意义和使用价值。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 选题的背景及意义

1.2 博弈过程分析及关键技术的简介

1.3 课题的研究内容及目标

1.4 本文的组织结构

第2章 计算机博弈的主要技术

2.1 局面表示

2.2 走法生成与局面评估

2.4 本章小结

第3章 基本搜索算法

3.1 博弈树搜索

3.2 极大极小值搜索算法

3.3 DFS算法

3.4 Alpha-Beta剪枝搜索算法

3.5 局部搜索算法

3.6 置换表搜索算法

3.5 本章小结

第4章 算法与评估函数

4.1 算法研究

4.2 Monte Carlo方法

4.3 机器学习方法

4.4 走法生成与局面评估函数设计

4.5 本章小结

第5章 博弈系统设计与实现

5.1 系统环境

5.2 算法设计

5.3 系统实现与分析

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢