基于博弈树搜索和强化学习的gomoku系统开题报告
2024-06-11 19:50:28
1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
五子棋作为一种经典的棋盘游戏,具有规则简单、易于上手却又变化多端、难以精通的特点。
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,将博弈树搜索和强化学习等技术应用于五子棋游戏ai的开发成为了研究热点。
本选题的研究旨在设计和实现一个基于博弈树搜索和强化学习的gomoku系统,以期提高计算机在五子棋游戏中的智能水平,并为相关领域的研究提供参考。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
五子棋ai的研究历史悠久,从早期的专家系统到如今的深度学习,各种方法都得到了应用和发展。
1. 国内研究现状
国内在五子棋ai方面的研究起步相对较晚,但近年来也取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕以下几个方面展开:
1.gomoku游戏规则和特点分析:对五子棋游戏的规则进行形式化描述,并分析其特点,为后续算法设计和系统实现提供理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法,主要步骤如下:
1.文献调研与分析:深入研究五子棋游戏的规则、博弈树搜索算法、强化学习算法等相关文献,了解国内外研究现状,为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现:根据五子棋游戏的特点,设计合适的博弈树搜索算法和强化学习算法,并使用python等编程语言进行实现。
3.特征提取方法研究:研究能够有效描述五子棋棋局状态的特征,并设计相应的特征提取方法,为算法提供有效输入。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于:
1.探索博弈树搜索和强化学习在五子棋游戏中的深度融合。
不同于传统方法仅仅将两种方法简单结合,本研究将探索更深层次的融合方案,例如,利用强化学习优化博弈树搜索的评价函数,或利用博弈树搜索指导强化学习的策略探索等。
2.设计针对五子棋游戏特点的特征提取方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
[1] 刘洋,史忠植.深度强化学习发展现状综述[j].智能科学与技术学报,2020,2(04):337-351.
[2] 赵增敏,刘全,徐心和,等.深度强化学习综述:兼论其在组合优化中的应用[j].控制理论与应用,2021,38(06):751-768.
[3] 程玉虎,周志华.基于深度强化学习的围棋程序[j].软件学报,2017,28(01):114-125.