| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 围棋及其规则简介 | 第8-10页 |
| 1.2 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 基于 Fence CognitiveAma3 模型的参数优化 | 第14-27页 |
| 2.1 概述 | 第14页 |
| 2.2 厚势价值量化的理论基础 | 第14-16页 |
| 2.3 Fence CognitiveAma3 模型 | 第16-18页 |
| 2.4 Rise Drop 算法 | 第18-21页 |
| 2.4.1 算法描述 | 第18-19页 |
| 2.4.2 算法实现步骤 | 第19-21页 |
| 2.5 Bisection 算法 | 第21-23页 |
| 2.5.1 算法描述 | 第21页 |
| 2.5.2 算法实现步骤 | 第21-23页 |
| 2.6 实验结果及分析 | 第23-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于 A*算法的 Thick-Solid 量化模型构造 | 第27-50页 |
| 3.1 概述 | 第27-28页 |
| 3.2 影响函数 | 第28-34页 |
| 3.2.1 几种影响函数介绍 | 第28-32页 |
| 3.2.2 Radiate 影响函数的构造 | 第32-34页 |
| 3.3 A*算法路径寻优 | 第34-40页 |
| 3.3.1 A*算法实现步骤 | 第35-38页 |
| 3.3.2 搜寻最短路径 | 第38-40页 |
| 3.4 Thick-Solid 量化模型构造 | 第40-42页 |
| 3.5 基于遗传算法的参数优化 | 第42-47页 |
| 3.5.1 适应度函数与编码方案 | 第42-43页 |
| 3.5.2 算法参数和算子设置 | 第43页 |
| 3.5.3 算法实现步骤 | 第43-44页 |
| 3.5.4 参数优化结果 | 第44-47页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 系统集成 | 第50-56页 |
| 4.1 概述 | 第50页 |
| 4.2 系统界面与功能 | 第50-52页 |
| 4.2.1 系统界面 | 第50-51页 |
| 4.2.2 系统功能 | 第51-52页 |
| 4.3 系统结构 | 第52-55页 |
| 4.3.1 记录厚势信息模块 | 第52-54页 |
| 4.3.2 界面显示模块 | 第54页 |
| 4.3.3 量化厚势值模块 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 工作总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
