计算机围棋中落子预测与死活问题的研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及现状 | 第12-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.1 基于最大熵算法的围棋落子预测 | 第15-16页 |
| 1.3.2 开放边界围棋死活问题的UCT求解 | 第16页 |
| 1.4 论文结构组织 | 第16-18页 |
| 第二章 围棋介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 围棋起源与发展 | 第18-19页 |
| 2.2 围棋规则 | 第19-21页 |
| 2.3 围棋概念 | 第21-23页 |
| 2.3.1 活棋与双活 | 第21-22页 |
| 2.3.2 目与单官 | 第22-23页 |
| 2.4 计算机围棋 | 第23-26页 |
| 2.4.1 计算机围棋的发展 | 第23-24页 |
| 2.4.2 计算机围棋赛事 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 相关算法介绍 | 第28-40页 |
| 3.1 最大熵模型 | 第28-33页 |
| 3.1.1 最大熵模型介绍 | 第28-29页 |
| 3.1.2 最大熵模型推导 | 第29-30页 |
| 3.1.3 最大熵模型参数学习算法 | 第30-33页 |
| 3.2 OWL-QN算法 | 第33-34页 |
| 3.2.1 算法介绍 | 第33页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第33-34页 |
| 3.3 UCT算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 蒙特卡洛方法 | 第34-36页 |
| 3.3.2 UCB策略 | 第36-37页 |
| 3.3.3 UCT算法 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于最大熵算法的围棋落子预测 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 相关工作 | 第41-45页 |
| 4.2.1 棋谱爬取 | 第41页 |
| 4.2.2 模式的表示与提取 | 第41-44页 |
| 4.2.3 模式的编码 | 第44-45页 |
| 4.3 基于最大熵算法的围棋落子预测 | 第45-47页 |
| 4.3.1 模式提取及频率计算 | 第45-46页 |
| 4.3.2 模型训练 | 第46-47页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 开放边界围棋死活题的UCT求解 | 第50-56页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 隶属度 | 第50-53页 |
| 5.2.1 隶属度 | 第51-52页 |
| 5.2.2 搜索区域的计算 | 第52页 |
| 5.2.3 隶属度的计算 | 第52-53页 |
| 5.3 开放边界围棋死活题的UCT求解 | 第53-54页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-60页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第56-57页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第57页 |
| 6.3 本章小结 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文及参加科研项目 | 第66页 |
