蒙特卡罗树搜索(MCTS)在许多完备的信息双人游戏中获得成功。本文给出了UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法结合了UCB......

人工智能的发展常以棋类为先锋。计算机博弈因其特点已成为人工智能发展的重要分支:棋中战术遵循规则,胜负可判,棋力可考,可复现性......

针对完全信息博弈中搜索时间受限的算法设计问题,在考虑博弈模型不同特点及对结局影响程度的基础上,提出了分阶段的算法模型,给出......

以博弈树搜索为核心的α-β剪枝算法,受限于估值函数对设计者棋力水平的依赖,难以实现更进一步的提升。论文提出的UCT(Upper Confi......

基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据,但众多小众计算机博弈比赛棋种存在缺少人类对局记录作为训练样本的问题,......

机器博弈素有人工智能领域的“果蝇”之称,是该领域公认的最具挑战性的研究课题之一。对于它的研究,学者们提出了很多重要的理论和......