基于专家系统与蒙特卡洛方法的九路围棋博弈优化研究

本篇硕士论文《基于专家系统和蒙特卡罗方法的计算机围棋博弈的研究》探讨了在人工智能领域中计算机围棋博弈的重要性和挑战。围棋，作为复杂的策略游戏，因其庞大的状态空间和难以预测的动态特性，一直以来都是衡量人工智能技术能力的重要标志。尽管现有的顶尖围棋程序在实战表现上仍停留在业余低段，但其研究对于提升AI技术的理解和应用具有深远的意义。 论文首先回顾了计算机围棋的传统研究方法，其中专家系统占据了核心地位。这类系统主要依赖于专家知识，通过模式识别来模拟人类棋手的决策过程，同时利用影响函数对棋局进行静态评估。然而，这种单一的策略在处理围棋的复杂性上显得力有未逮。 随着科技的发展，蒙特卡罗方法和尤其是UCT（Upper Confidence Bound for Trees）算法的引入，极大地推动了计算机围棋技术的进步。蒙特卡罗方法以其随机搜索和统计评估的优势，使得程序能够在有限的计算资源下探索大量可能的棋局路径，从而提高了决策的准确性和效率。而UCT算法作为Monte Carlo Tree Search（MCTS）的一种变体，通过结合探索与 exploitation（利用已知优势）的策略，显著优化了搜索策略，使得计算机围棋进入了现代“深度学习”时代。 在本研究中，作者将焦点放在了九路围棋上，深入剖析了围棋定式的编码方法，这是将围棋知识结构化以便计算机理解和处理的关键步骤。同时，针对UCT算法进行了改进，旨在进一步提升计算机的博弈策略和对抗能力。通过这些改进，论文旨在提出一种更为高效和智能的围棋博弈系统，这不仅有助于理论研究，也有望在实际应用中推动围棋人工智能技术的前沿发展。 这篇论文在计算机围棋博弈领域的研究中，融合了专家系统的传统智慧与蒙特卡洛方法的创新思维，为我们揭示了一种潜在的提升人工智能在围棋游戏中表现的新途径，具有较高的学术价值和实践参考意义。