[发明专利]一种基于棋盘关键位置估值的苏拉卡尔塔棋的AI算法在审
申请号: | 201610370040.4 | 申请日: | 2016-05-30 |
公开(公告)号: | CN106022479A | 公开(公告)日: | 2016-10-12 |
发明(设计)人: | 赵崇;赵峻瑶;陈丽凤;张秋鸿 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06N5/02 | 分类号: | G06N5/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种基于棋盘关键位置估值的苏拉卡尔塔棋的AI算法,包括一种基于多种优化方法的多线程并行搜索方法(简称搜索)和一种基于关键位置估值的局面评估方法(简称估值);其核心在于:在搜索方面,从策略101至策略105中依次加入历史启发,PVS极小窗搜索,Zobrist哈希和多线程优化方法提升Alphabeta搜索的搜索效率:即:结合了多种优化方法,尽可能地提升搜索深度,并使这些优化方法相互配合,达到效率上的大幅度提升;在估值方面,在不同阶段采用的不同估值;与此同时,作为先后手的不同角色角度也应该有不同的对应参数,用于进攻和防守等不同目的。总之,通过多方面考虑,使得估值更加精确,棋力也更加强大。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 棋盘 关键 位置 卡尔 ai 算法 | ||
【主权项】:
一种基于棋盘关键位置估值的苏拉卡尔塔棋的AI算法,其特征在于:一种基于棋盘关键位置估值的苏拉卡尔塔棋的AI算法包括一种基于多种优化方法的多线程并行搜索方法(简称搜索),和一种基于关键位置估值的局面评估方法(简称估值);一种基于棋盘关键位置估值的苏拉卡尔塔棋的AI算法,其核心在于:在搜索方面,从策略101至策略105中依次加入历史启发,PVS极小窗搜索,Zobrist哈希和多线程优化方法提升Alphabeta搜索的搜索效率:即:结合了多种优化方法,尽可能地提升搜索深度,并使这些优化方法相互配合,达到效率上的大幅度提升;在估值方面,随着敌我双方的互相吃子,总棋子数不断减少,每个棋子对应的各个价值权重和位置参数也在不断地动态改变,在不同阶段采用的不同估值方法;与此同时,作为先后手的不同角色角度也应该有不同的对应参数,用于进攻和防守等不同目的;总之,通过多方面的考虑应对不同的局面,使得我们的估值更加精确,棋力也更加强大。
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