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基于强化学习的苏拉卡尔塔博弈算法

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摘要

本文探讨了基于蒙特卡洛方法的强化学习博弈程序的原理,基于该原理结合BP算法设计了一个进行自学习的苏拉卡尔塔博弈程序.实验证明,该方法能让智能体不断的学习提高棋力,避免了繁琐的手工构建静态评估函数过程.

著录项

来源
《智能计算机与应用》 |2020年第4期|6-812|共4页
作者
王仁泉; 丁濛; 李淑琴; 石露颖; 戚译中; 刘朔言;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

北京信息科技大学计算机学院北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
强化学习; 计算机博弈; 苏拉卡尔塔棋; 人工神经网络;

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