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一种结合策略价值网络的五子棋自博弈方法研究

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针对传统蒙特卡洛树搜索算法存在"难以在节点的探索和利用之间做出平衡;难以聚焦重要搜索分支"等问题,提出使用策略价值网络完成棋局评估与落子着法生成,将策略价值网络与蒙特卡洛树搜索相结合.策略价值网络指导搜索树的展开,搜索结果用以持续更新网络参数,形成一种自博弈方法,在多轮自博弈中实现算法的迭代优化.实验表明:相较于各种经典搜索算法,所提算法在平均落子时间上降低了约95％,平均对局胜率达到80％以上.
Research on a self-play method of Gobang combined with a strategic value network

刘溜、张小川、彭丽蓉、田震、万家强、任越

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重庆理工大学 两江人工智能学院, 重庆 401135

重庆理工大学 人工智能系统研究所, 重庆 400054

重庆工业职业技术学院 人工智能与大数据学院, 重庆 401120

重庆市南开两江中学校, 重庆 401135

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蒙特卡洛树搜索 深度神经网络 五子棋计算机博弈 自博弈

国家自然科学基金

60443004

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.12.015

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(12)
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