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非完美信息博弈算法研究与军棋博弈系统设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第11-15页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 课题背景第11-12页
        1.1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.1.3 现状分析第13页
    1.2 本文贡献第13-14页
    1.3 组织结构第14-15页
第2章 机器博弈历史发展与相关算法介绍第15-27页
    2.1 机器博弈博简介第15-17页
        2.1.1 机器博弈历史背景与发展第15页
        2.1.2 机器博弈模型第15-17页
    2.2 基于对手信息的机器博弈分类第17-20页
        2.2.1 完美信息博弈概念及相关搜索第17-18页
        2.2.2 非完美信息博弈定义及相关介绍第18-20页
    2.3 基于完美信息的机器博弈基本搜索算法第20-24页
        2.3.1 极大极小算法第20页
        2.3.2 Alpha-Beta搜索算法第20-22页
        2.3.3 PN search搜索算法第22-24页
    2.4 基于非完美信息博弈的搜索算法第24-26页
        2.4.1 Double Dummy算法第24-25页
        2.4.2 CFR算法第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 数据结构表示及快速招法生成器第27-37页
    3.1 快速招法生成器设计与数据结构第27-33页
        3.1.1 军棋的棋盘及其数据结构定义第27-28页
        3.1.2 公路快速招法生成器设计与实现第28-29页
        3.1.3 铁路快速招法生成器设计与实现第29-30页
        3.1.4 工兵快速招法生成器设计与实现第30-33页
    3.2 快速招法生成器对比验证第33-35页
    3.3 本章小结第35-37页
第4章 基于非完美信息博弈的UCT算法改进第37-47页
    4.1 UCT算法介绍第37-39页
        4.1.1 UCB1算法描述第37-38页
        4.1.2 UCT算法描述第38页
        4.1.3 UCT算法的分析第38-39页
    4.2 确定性融合UCT算法设计与应用第39-45页
        4.2.1 确定性融合UCT算法第39-41页
        4.2.2 确定性融合的UCT算法在军棋中的应用第41-44页
        4.2.3 确定性融合UCT算法的收敛性验证第44-45页
    4.3 本章小结第45-47页
第5章 基于非完美信息博弈概率模型问题的研究与应用第47-63页
    5.1 概率图模型在非完美信息博弈下运用第47-53页
        5.1.1 马尔科夫知识推测网络第47-49页
        5.1.2 军棋中概率图模型的设计与实现第49-50页
        5.1.3 概率模型更新算法在军棋中运用第50-53页
    5.2 快速招法预测算法设计与应用第53-56页
        5.2.1 置信状态概率更新第53-54页
        5.2.2 快速招法预测算法流程第54-55页
        5.2.3 军棋系统中快速招法预测算法的设计与实现第55-56页
    5.3 非完美信息概率推断模型设计与在军棋中应用第56-58页
    5.4 概率模型实验验证第58-62页
        5.4.1 统计表实验分析第58-59页
        5.4.2 概率图模型误差验证第59-60页
        5.4.3 快速招法估值误差计算第60-61页
        5.4.4 非完美信息概率推断模型的误差值第61-62页
    5.5 本章小结第62-63页
第6章 军棋博弈系统设计与实现第63-71页
    6.1 军棋博弈系统的结构设计第63-64页
    6.2 军棋系统的数据表示第64-68页
        6.2.1 军棋系统的棋盘模块设计第64-65页
        6.2.2 军棋外部信息表示模块第65-66页
        6.2.3 军棋算法搜索模块第66-67页
        6.2.4 军棋概率图模型数据结构设计第67-68页
    6.3 军棋博弈系统实战测试第68-70页
    6.4 本章小结第70-71页
第7章 总结与展望第71-73页
    7.1 总结第71页
    7.2 展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
攻读硕士学位期间的论文项目情况第79页

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