Gomoku的人工智能算法设计及实现
Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11924
Abstract
本文集中于对五子棋(Gomoku)AI的运算法则的研究与设计,传统的五子棋AI算法主要是基于搜索和规则的方法,这种方法虽然能够在一定程度上解决问题,但在实际应用中存在着效率低下、易受局限性和难以扩展等问题。近年来,强化学习技术的发展为五子棋AI的研究和应用提供了新的思路和方法,本文设计了一种基于强化学习的五子棋AI系统,该系统使用卷积神经网络和蒙特卡洛树搜索进行训练和预测。具体地,该系统使用双方棋子分布作为输入,预测下一步落子位置的得分,并根据得分进行决策。该系统可以从大量的数据中学习棋局规律,并具有较强的泛化能力,能够应对复杂的棋局和不同的对手。
Keywords
五子棋；人工智能；卷积神经网络；蒙特卡洛树搜索算法
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[9] 李玉.基于卷积神经网络的射线图像识别系统的研究[D].北京:北化航天工业学院,2019.
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