围棋博弈中的机器学习：时间差分算法应用与提升

人工智能-机器学习-围棋博弈机器学习算法的研究及应用.pdf 该论文深入探讨了人工智能在当今社会中的广泛应用，特别是在航天、军事、制造业、商业和医学等领域中的重要作用。机器学习作为人工智能的核心组成部分，其目标是赋予计算机系统自主学习的能力，使其能够模仿人类的学习方式，从而实现智能化。围棋，作为一种复杂的策略游戏，因其状态空间的庞大性和决策的深度，成为机器学习研究的理想测试床，被喻为人工智能领域的“果蝇实验”。 论文首先定义了博弈的基本概念，概述了机器博弈的常见算法，特别强调了围棋机器博弈的特点，如大量的可能走法和长期的决策过程。关键技术和挑战包括如何高效地搜索最佳策略、处理非确定性和动态变化的环境。机器学习在这里的意义在于，它通过数据驱动的方式，帮助围棋机器理解并优化策略，提升其在复杂局势下的决策能力。 文章详细介绍了几种机器学习技术在围棋机器博弈中的应用，比如蒙特卡洛树搜索（MCTS）的思想，人工神经网络（ANN）的深度学习，以及强化学习（RL）中的时间差分（TD）算法。时间差分算法以其能够在模拟未来可能结果的基础上评估当前行动的价值而被重点讨论。作者构建了一个基于时间差分算法的围棋机器博弈系统，并将其应用于天津理工大学“骑士队”的比赛中，实证其在提高棋力方面的有效性。 为了进一步提升算法的性能，论文提出了一种改进的时间差分算法，通过量化棋盘状态值，将学习后的评价作为选择动作的奖励，使得博弈智能体能够更好地理解和响应真实棋局。通过实际的对弈和大量实验，作者对比了算法应用前后的差异，以及改进前后的智能体表现，证明了新算法在实战中的优越性。 该研究的部分成果在国家比赛中取得了显著的成绩，这不仅是对算法有效性的有力验证，也为围棋机器博弈领域的研究带来了新的突破。论文的关键词集中在围棋、博弈、机器学习、时间差分和蒙特卡洛等核心概念上，展示了作者对于这一交叉学科领域的深入理解和创新实践。