【摘 要】
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当前围棋人工智能发展很快,继蒙特卡洛(Monte-Carlo)和UCT等方法运用到计算机围棋中取得一些成功后,围棋软件开发的核心就以这两个算法为主。本文简要分析了如何找到围棋本身
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当前围棋人工智能发展很快,继蒙特卡洛(Monte-Carlo)和UCT等方法运用到计算机围棋中取得一些成功后,围棋软件开发的核心就以这两个算法为主。本文简要分析了如何找到围棋本身和围棋对弈过程中的一些边界和上限值,详细讲解了如何对围棋的复杂度进行有效降解以及如何判定局部棋形的复杂深度类型。最后通过实例分析出了UCT和蒙特卡洛(Monte-Carlo)方法所存在的缺陷,得出了必须找寻围棋本身固有的规律的结论,对围棋复杂度进行降解的必要性。接着详细介绍了复杂度降解的一个基础,找出围棋的一些上限值,比如,证明了围棋活棋块在不含双活的情况下单方至多有20块活棋,双方活棋块之和不会超过33,围棋的嵌套层不会超过19层,并给出了一个强有力的猜想,在考虑双活下,围棋活棋块数不会超过71。
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