基于蒙特卡洛树搜索的五子棋对弈算法研究  

作　　者：黄明巧 

机构地区：[1]新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐830000

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第18期15-18,29,共5页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：随着人工智能领域的迅速发展,AI在棋类游戏中的应用成为研究热点之一。本文主要研究了如何利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)结合策略价值网络(SVN)设计和实现一个高效的AI五子棋对弈算法。首先,本文介绍了五子棋游戏的基本规则和策略,以及MCTS和SVN的理论基础。随后,详细阐述了将MCTS与SVN结合的系统设计方法,包括数据结构的选择、算法的实现细节以及性能优化策略。实验结果表明,该算法在AI五子棋对弈中能够取得较好的表现,明显优于传统的基于搜索树的算法。

关 键 词：蒙特卡洛树搜索 策略价值网络 强化学习 五子棋 计算机博弈 

分 类 号：TP389.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构]