蒙特卡洛树搜索相关论文
“人-机”双拣选系统，由于兼具机器人移动货架系统“货到人”拣选模式和传统“人到货”拣选模式的双重优势，为解决大型网上超市面临......
提出了一种基于蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search,MCTS）和启发式方法 （Heuristic Method,HM）的多参数运行工况高效构建方法。根......
制造业的高速发展加剧了全球市场化竞争,客户需求变得日益个性化和多样化,使得多品种、中小批量的离散生产方式逐渐兴起并占据市场......
估值函数和回报函数是非完备信息博弈中的重要组成部分,估值函数对博弈中的不同策略进行评估,通过评估的结果来判断策略的优良。回......
随2022年北京冬奥会日渐临近,我国提出的“三亿人上冰雪”目标逐步实现。冰壶作为冰上主要运动项目之一,不仅考验选手的投掷水平,......
针对未知动态环境下异构无人机集群的分布式联盟形成问题,首先构建了异构无人机集群的联盟任务自动机,实现了异构无人机集群在未知......
为了在缺乏先验数据时分析得到系统寿命,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)和系统故障演化过程(System......
无人飞行器在军事、测绘等领域有着广泛的应用。随着计算机、自动化等技术的发展,飞行器的种类越来越多,无人飞行器航迹规划系统完......
近年来,由于计算机算力的快速发展,深度学习（Deep Learning,DL）算法已经成功地应用于各式各样的场景中。其中,卷积神经网络（Convoluti......
计算机博弈作为近代计算机技术和博弈理论结合的产物,已成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一。完全信息博弈因其具有广泛的......
为了提高货物装卸的效率,托盘作为物流业中最基本的集装单元,在物流行业中得到了广泛的应用。托盘装载问题（Pallet Loading Problem......
蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）在完全信息博弈领域内的诸多成功展示了其非凡的探索和学习能力,也证明了有选择性的搜索和规划在复杂环境......
近些年,随着人类的科技不断发展与进步,人工智能已经深入人们的生活。人们生活中遇到的很多问题都是博弈问题,如何使用人工智能高......
针对现有可持续供应链网络中指标陈旧,且未能充分利用最新可持续指标对网络进行准确衡量与优化的问题,基于《CITI评价指南7.0》,提......
集装箱码头是国际物流的枢纽节点,随着国际航运发展带来逐年提升的运力需求,集装箱码头的作业瓶颈进一步凸显。船控决策通过指令序......
即时策略博弈在线规划是多智能体学习领域的挑战性问题,在博弈对抗过程中,面对不确定性威胁环境和非平稳性对手,智能体需要在有限......
随着社会的快速发展,预计到2040年,全球上路汽车数量将达到20亿辆。交通安全事故渐渐成为城市交通系统发展的一大隐患,并成为儿童......
迄今为止,深度学习已经成功应用于计算机视觉等新兴领域,深度学习的成功除了其包含优秀的卷积结构以外,还得益于激活函数的发展。......
计算机博弈是人工智能的重要分支之一,文章对人工智能算法黑白棋中的应用进行了研究.首先介绍了计算机博弈中的经典黑白棋算法,然......
强化学习长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域,以超越人类的精通程度学习的算法。博弈论是人工智能中最优化策略......
围棋AI的发展历史可以追溯到上世纪六十年代,美国人Albert L Zobrist开发出了第一个围棋A1程序,并完成了博士论文。几十年来,计算......
石墨烯量子点结构多样,性能丰富,在纳米器件领域具有较大的潜在应用。由于可能的结构数目过多,对石墨烯量子点结构和性能的系统研......
近年来,随着游戏玩家数量的增长以及游戏开发成本的增加,游戏开发领域急需一种效率更高的内容制作方式。游戏的程序化内容生成技术......
随着科学技术的不断发展和市场需求的增加,机器人已经由传统的工业转变为无处不在的消费级产品,渗透进我们的生活,如人机对弈。IBM......
国内流行的三人棋牌类游戏“斗地主”是典型的不完备信息博弈,既有两个农民角色与地主角色之间的对抗,也有两个农民角色之间的合作......
逆合成分析系统在药物设计和材料应用等诸多领域有着重要作用,从20世纪中期开始越来越多的研究者投入到该领域的研究中。近年来深......
符号回归是指在符号表达式空间内寻找能够描述给定数据集的表达式。Genetic Programming(GP)是处理符号回归问题最常用的算法。但G......
采用数据驱动方法来解决维修生产环境中复杂的任务分配问题.首先利用多种细致的量化方法制订一套详细而客观的评分系统,然后采用并......
强化学习长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域,以超越人类的精通程度学习的算法.基于蒙特卡洛树搜索与深度神经网......
资源受限项目调度问题是一类在满足项目的资源约束和时序约束的条件下,合理安排项目中每个任务的开始时间,以实现项目既定目标最优......
藏族久棋是2019年中国计算机博弈锦标赛新设棋种,在此之前,国内外对该棋种的博弈策略研究相对较少。本文基于久棋两个博弈阶段规则......
在生产生活中,可以收集到许多数据,为了更好的了解这些数据背后的数学、物理意义,可以使用符号回归的方法对这些数据进行拟合。符......
社交网络,知识图谱等在大数据时代都变得至关重要,然而,与图片和视频等欧几里得式数据不同,交错复杂的非欧几里得式结构数据面始终......
分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度......
本文旨在研究如何将强化学习模型合理地应用在海克斯棋博弈算法中,并给出程序实现方案。以蒙特卡洛树搜索生成数据集训练卷积神经......
针对堆石坝填筑进度控制以及土石方动态调运问题,受AlphaGo-Zero的启发,本文提出了一个基于蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree sear......
自动泊车运动规划需满足安全性、舒适性、最终泊车位姿等多目标最优.提出一种基于模型的强化学习运动规划方法,以最大限度摆脱人类......
离岸集装箱码头因其岛屿面积限制,难以通过扩建码头内部堆场增加吞吐能力。为解决这个问题,提出一种离岸集装箱码头新装卸工艺模式......
论文设计了一种能够自动检测网络媒体中的不良信息的模型。AlphaGo依靠深度学习中的评价网络与估值网络在人工智能方面取得了巨大......
完备信息博弈一直是机器博弈的主要研究方向,而机器博弈是人工智能的重要领域,是检验人工智能发展水平的重要指标之一。在完备信息......
在人工智能研究领域,基于智能体的形式化方法为智能系统的建模、设计和实现提供了统一的框架。智能体的一个基本特征是其在动态不......
机器博弈,也称计算机博弈,即让计算机下棋。围棋是一种策略性二人棋类游戏,使用格状棋盘及黑白二色棋子进行对弈。文中计算机围棋......
为克服符号回归问题经典算法具有搜索时间过长和容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于蒙特卡洛树搜索的符号回归算法。将符号空间......
针对大停电后电力系统初始状态和恢复过程中线路恢复状况的不确定性,提出一种基于深度学习和蒙特卡洛树搜索(MCTS)的机组恢复在线......
蒙特卡洛树搜索（MCTS）是一种针对决策类博弈游戏,运用蒙特卡洛模拟方法进行评估博弈策略的启发式搜索算法。但是,在面对计算机围棋这......
