计算机围棋中的算法研究
摘要 | 第1-12页 |
ABSTRACT | 第12-15页 |
第1章 绪论 | 第15-17页 |
·研究意义 | 第15页 |
·研究内容 | 第15页 |
·研究方法 | 第15-16页 |
·论文结构 | 第16-17页 |
第2章 研究现状 | 第17-35页 |
·什么是围棋 | 第17-19页 |
·什么是计算机围棋 | 第19-21页 |
·计算机围棋中的算法 | 第21-26页 |
·基础算法 | 第21-22页 |
·搜索算法 | 第22-24页 |
·学习算法 | 第24-26页 |
·部分计算机围棋程序 | 第26-32页 |
·GNU Go | 第26-27页 |
·Handtalk,Goemate,Wulu | 第27-29页 |
·Many faces of Go | 第29页 |
·Go4++ | 第29页 |
·NeuroGo | 第29-30页 |
·Goliath | 第30页 |
·Explorer,Go intellect | 第30-32页 |
·存在的主要问题 | 第32-35页 |
·需完善的局面表示法 | 第32页 |
·欠完整的中盘策略 | 第32页 |
·尝试中的学习算法 | 第32-35页 |
第3章 理论基础 | 第35-41页 |
·引言 | 第35页 |
·数学形态学 | 第35-36页 |
·有限状态机 | 第36页 |
·线性模型与感知机 | 第36-37页 |
·遗传学习算法 | 第37-41页 |
第4章 棋手思维模型 | 第41-55页 |
·引言 | 第41页 |
·基本概念 | 第41-44页 |
·局面表示法 | 第44-45页 |
·围棋术语分类 | 第45-50页 |
·棋形与气术语 | 第45-47页 |
·目标术语 | 第47-50页 |
·目标图 | 第50页 |
·目标选择原则 | 第50-53页 |
·走步属性 | 第53页 |
·棋风 | 第53页 |
·棋手思维模型 | 第53-55页 |
第5章 基础算法 | 第55-75页 |
·数据结构 | 第55-60页 |
·位棋盘 | 第55-56页 |
·局面的层次表示法 | 第56-60页 |
·棋群聚类算法 | 第60-61页 |
·原理 | 第60页 |
·实验 | 第60-61页 |
·地域划分算法 | 第61-64页 |
·原理 | 第61-63页 |
·实验 | 第63-64页 |
·PEMIS模式编码方法 | 第64-68页 |
·原理 | 第64-67页 |
·实验 | 第67-68页 |
·走步增量算法 | 第68-75页 |
·原理 | 第68-73页 |
·实验 | 第73-75页 |
第6章 搜索算法 | 第75-93页 |
·经典搜索算法 | 第75-86页 |
·minmax算法 | 第76页 |
·negamax算法 | 第76-77页 |
·alphabeta算法 | 第77-80页 |
·failsoft算法 | 第80-83页 |
·negascout算法 | 第83-84页 |
·mtdf算法 | 第84-85页 |
·实验 | 第85-86页 |
·小结 | 第86页 |
·单一目标搜索算法 | 第86-88页 |
·复合目标搜索算法 | 第88-93页 |
第7章 学习算法 | 第93-107页 |
·PEMIS模式库与定式库学习算法 | 第93-97页 |
·原理 | 第93-97页 |
·实验 | 第97页 |
·ZOBRIST定式库学习算法 | 第97-99页 |
·原理 | 第97-98页 |
·实验 | 第98-99页 |
·术语的示教学习算法 | 第99-100页 |
·棋风的遗传学习算法 | 第100-107页 |
·原理 | 第100-105页 |
·实验 | 第105-107页 |
第8章 总结与展望 | 第107-113页 |
·总结 | 第107-108页 |
·主要工作与创新点 | 第107页 |
·ShoutGo的特点 | 第107-108页 |
·展望 | 第108-113页 |
·棋手思维模型 | 第108页 |
·基础算法 | 第108-109页 |
·搜索算法 | 第109-110页 |
·学习算法 | 第110-113页 |
参考文献 | 第113-118页 |
附录 | 第118-119页 |
A 博士在读期间发表的论文 | 第118-119页 |
致谢 | 第119页 |