爱恩斯坦棋计算机博弈算法的研究与实施
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 本课题的研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 人工智能 | 第11-12页 |
| 1.1.2 计算机博弈 | 第12-13页 |
| 1.2 计算机博弈的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本课题的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第16-19页 |
| 1.4.1 具体研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 计算机博弈技术解析 | 第19-27页 |
| 2.1 博弈基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2 博弈相关技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 博弈搜索树 | 第20-22页 |
| 2.2.2 概率博弈搜索树 | 第22页 |
| 2.2.3 搜索树复杂度 | 第22-23页 |
| 2.2.4 递归 | 第23-24页 |
| 2.2.5 回溯 | 第24页 |
| 2.3 研究对象分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 爱恩斯坦棋简介及博弈建模 | 第27-33页 |
| 3.1 规则简介 | 第27-28页 |
| 3.2 特征分析 | 第28页 |
| 3.3 数学建模 | 第28-30页 |
| 3.3.1 棋盘表示 | 第28-29页 |
| 3.3.2 走法生成器 | 第29-30页 |
| 3.4 估值函数的设计 | 第30-32页 |
| 3.4.1 行动概率 | 第30-31页 |
| 3.4.2 棋子价值 | 第31页 |
| 3.4.3 二次估值函数 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 UCT算法的应用与改进 | 第33-49页 |
| 4.1 经典博弈树搜索算法 | 第33-36页 |
| 4.1.1 极大极小算法 | 第34-35页 |
| 4.1.2 期望搜索算法 | 第35页 |
| 4.1.3 随机搜索算法 | 第35-36页 |
| 4.2 混合优化算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 算法概述 | 第36-37页 |
| 4.2.2 算法应用 | 第37-38页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第38-39页 |
| 4.2.4 混合优化算法的思考 | 第39-40页 |
| 4.3 UCT算法及其改进 | 第40-46页 |
| 4.3.1 蒙特卡罗博弈树搜索 | 第40-41页 |
| 4.3.2 UCT算法策略 | 第41-42页 |
| 4.3.3 UCT算法改进 | 第42-46页 |
| 4.4 UCT算法策略性能对比实验 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5爱恩斯坦棋计算机博弈系统 | 第49-55页 |
| 5.1 系统结构设计 | 第49-50页 |
| 5.1.1 系统结构设计 | 第49-50页 |
| 5.1.2 系统模块设计 | 第50页 |
| 5.2 系统实现 | 第50-52页 |
| 5.2.1 系统实现技术 | 第50-51页 |
| 5.2.2 系统界面实现 | 第51-52页 |
| 5.3 系统测试 | 第52-53页 |
| 5.3.1 界面功能测试 | 第52页 |
| 5.3.2 规则测试 | 第52-53页 |
| 5.3.3 自动化测试 | 第53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 6 总结及展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文的主要贡献与结论 | 第55-56页 |
| 6.2 未来工作与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第63-64页 |
