双人博弈问题中的蒙特卡洛树搜索算法的改进
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.4 论文内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 双人博弈中的基本理论与方法 | 第14-25页 |
| 2.1 双人博弈的主要特征 | 第14-15页 |
| 2.2 机器学习 | 第15-17页 |
| 2.3 博弈树 | 第17-19页 |
| 2.4 博弈树的基本探索方法 | 第19-22页 |
| 2.4.1 极大极小值算法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 Alpha-Beta剪枝算法 | 第21-22页 |
| 2.5 双人博弈问题中的最优解问题 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 蒙特卡洛树搜索 | 第25-29页 |
| 3.1 蒙特卡洛模拟评估 | 第25-26页 |
| 3.2 多臂匪徒问题与上限信心界策略 | 第26-28页 |
| 3.3 蒙特卡洛树搜索 | 第28-29页 |
| 第四章 蒙特卡洛树搜索的分析与改进 | 第29-37页 |
| 4.1 蒙特卡洛树搜索算法的缺点 | 第29-31页 |
| 4.1.1 收敛速度慢 | 第29-30页 |
| 4.1.2 模拟结果不收敛到最优解 | 第30-31页 |
| 4.2 蒙特卡洛树搜索算法的改进 | 第31-36页 |
| 4.2.1 对于选择策略的剪枝方法 | 第31-32页 |
| 4.2.2 对于蒙特卡洛模拟过程的改进 | 第32-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 实验及分析 | 第37-42页 |
| 5.1 模拟评估的改进实验 | 第37-39页 |
| 5.1.1 对原始模拟评估法进行测评 | 第37-38页 |
| 5.1.2 对改进后的模拟评估法进行测评 | 第38-39页 |
| 5.1.3 于更大的博弈树进行评估 | 第39页 |
| 5.2 剪枝策略的改进实验 | 第39-40页 |
| 5.3 实验分析 | 第40-42页 |
| 第六章 总结 | 第42-44页 |
| 6.1 论文总结 | 第42-43页 |
| 6.2 未来的工作与发展 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第47页 |
