TD_BP强化学习算法在五子棋博弈系统中的应用_宫瑞敏
强化学习在人机博弈中的应用研究
强化学习在人机博弈中的应用研究人机博弈是指人类与计算机在某个特定的博弈环境中进行对战或竞争的过程。
随着计算机技术的不断发展，人机博弈已经成为一个热门领域，吸引了众多研究者的关注。
而在人机博弈中，强化学习作为一种重要的技术手段，发挥着重要作用。
本文将对强化学习在人机博弈中的应用进行深入研究。
首先，我们需要了解什么是强化学习。
简单来说，强化学习是一种通过与环境不断交互来优化行为策略的算法。
在一个给定环境下，智能体通过观察环境状态、执行动作并接收奖励信号来进行学习和决策。
通过不断试错和调整策略，智能体能够逐渐优化自己的行为方式。
在人机博弈中，我们可以将计算机视为一个智能体，在给定规则和目标下与玩家进行对战或竞争。
传统上，在设计计算机对手时通常采用规则基础的方法，即通过编写预定义的规则和策略来控制计算机的行为。
然而，这种方法往往需要大量的人工设计和调整，且很难应对复杂多变的博弈环境。
而强化学习则提供了一种更加灵活和自适应的方法来训练计算机对手。
在人机博弈中，强化学习可以应用于多个方面。
首先是对手建模。
在许多博弈中，了解对手的行为模式和策略是非常重要的。
通过观察对手在不同状态下采取的行动，并通过奖励信号来评估这些行动是否有效，可以逐渐建立起对手模型，并预测其可能采取的下一步行动。
其次是策略优化。
在人机博弈中，计算机需要根据当前状态选择最优策略来进行决策。
传统上，这些策略往往需要通过人工设计或经验总结得到。
然而，在复杂多变的博弈环境中，这种方法往往不够灵活和有效。
而采用强化学习算法可以让计算机自主地通过与环境交互来学习并优化自己的决策策略，从而适应不同的对手和环境。
另外，强化学习还可以用于对抗性训练。
在某些博弈中，计算机需要与人类玩家进行对抗。
通过让计算机与不同水平的玩家进行对战，并通过奖励信号来评估计算机的表现，可以让计算机逐渐学会与不同水平的玩家进行博弈，并提高自己的竞争能力。
除了在人机博弈中应用强化学习外，还有一些研究者将其应用于其他领域。
一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现
一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏，其博弈过程中涉及到复杂的决策和策略。
本文将介绍一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现。
该程序利用强化学习算法，通过自我对弈和与人类玩家对弈的方式，逐步提升自身的棋力和策略。
一、程序设计思路为了实现强化学习的五子棋博弈程序，我们需要考虑以下几个方面的设计思路：1. 状态表示：将棋盘状态和落子的位置作为状态输入，通过合适的方式将其表示为模型可接受的形式。
例如，可以采用一个二维数组表示棋盘，其中0表示空位，1表示我方棋子，-1表示对方棋子。
2. 动作空间：定义合法的落子位置作为动作空间，限制模型在决策时只能从中选择。
可以通过遍历棋盘上的空位来获取可行的动作。
3. 奖励函数：根据游戏结果给予奖励或惩罚，以反馈对模型决策的评估。
当模型下出胜利的一方时，奖励为正值；当模型下出失败的一方时，奖励为负值。
4. 策略网络：设计一个神经网络模型，用于学习和预测最佳的落子位置。
可以采用卷积神经网络或循环神经网络等结构，通过训练数据不断优化网络参数。
二、程序实现步骤基于上述设计思路，我们可以按照以下步骤来实现基于强化学习的五子棋博弈程序：1. 数据收集：通过模型与自身进行对弈，记录每一步的状态、动作和奖励值。
注意，在自我对弈中需要加入一定的随机性，以避免模型陷入局部最优解。
2. 构建策略网络：建立一个神经网络模型，作为策略网络。
将棋盘状态作为输入，预测出最佳的落子位置。
可以使用深度强化学习框架，如TensorFlow或PyTorch来实现模型的构建和训练。
3. 强化学习训练：将数据收集到的自我对弈数据作为训练数据，使用强化学习算法来优化策略网络的参数。
可以采用蒙特卡洛树搜索算法等技术来增加模型的决策准确性。
4. 模型评估：使用训练好的模型与人类玩家进行对弈，评估模型的棋力和策略水平。
根据与人类玩家的对战结果，对模型进行进一步训练和调优。
基于深度强化学习的棋类游戏自动对弈研究
基于深度强化学习的棋类游戏自动对弈研究在人类历史上，棋类游戏一直扮演着重要的角色，既是娱乐活动也是智力竞技。
对于人工智能领域来说，棋类游戏也是最为典型和具有挑战性的领域之一。
在人工智能的发展历程中，实现自动对弈是一个重大的里程碑。
然而，传统的人工博弈程序设定的规则集、评估函数和搜索算法有着较大的局限性，在棋类对战中面对更加复杂的局面时会出现误判和计算超时等问题。
为了克服这些问题，近年来，基于深度强化学习的棋类游戏自动对弈成为了研究的热点之一。
在深度强化学习中，通常采用神经网络模型来学习输入状态和输出动作之间的映射关系，通过不断地与环境交互，优化网络模型的参数，从而达到自主学习的目的。
与传统的基于搜索的机器学习方法不同，基于深度强化学习的自动对弈具有以下几个优势：1.非确定性：在深度强化学习中，智能体不是将所有可能的状态都进行搜索，而是尽可能多次地进行尝试，在不同的状态下选择不同的行动，希望通过不断的强化学习，找到更优的策略。
相比于基于搜索的方法，深度强化学习能够在更短的时间内找到更优的策略。
2.直接自适应：在传统的博弈机器人中，很多算法如Alpha-beta搜索需要明确设定搜索深度、评估函数等，这些设定很容易影响到最终的结果。
而基于深度强化学习的方法，不需要手动进行这些设置，完全依靠智能体在尝试中自动寻找最优策略。
3.泛化能力强：传统的机器博弈算法模型往往过度地针对局面进行优化，具有一定的泛化能力。
而深度强化学习中基于神经网络的学习方法，更加注重状态特征的抽象和总结，具有更强的泛化能力。
目前，基于深度强化学习的棋类游戏自动对弈已取得了一定的成果，如DeepMind的AlphaGo、AlphaZero，以及DeepStack等。
这些算法都采用了深度神经网络、蒙特卡罗树搜索和策略梯度等技术，取得了在围棋、下五子棋、德州扑克等游戏上的理论最优解。
在AlphaGo胜利之后，围棋界乃至整个人工智能领域都被深度强化学习和神经网络所震撼。
五子棋人工智能算法设计与实现
五子棋人工智能算法设计与实现五子棋是一种流行的策略游戏，玩家需要在一个15×15的棋盘上相互交替放置黑色和白色的棋子。
游戏的规则简单，但在实际游戏中，需要考虑到许多因素，例如棋盘的当前状态、对手的反应以及自己的策略，这使得五子棋成为一个很有挑战性的游戏。
在设计和实现一个五子棋算法时，需要考虑以下步骤：游戏状态表示：算法首先需要一个方法来表示当前的游戏状态。
这可以通过一个函数来完成，该函数接受当前棋盘上的所有棋子作为输入，并返回一个字符串或字节串表示当前游戏状态。
搜索算法：搜索算法是人工智能算法的核心，它需要找到一个好的落子位置。
常见的搜索算法有暴力搜索、极小化极大搜索（MinMax）算法以及A*搜索算法等。
在五子棋中，可以使用极小化极大搜索算法来找到一个好的落子位置。
评估函数：评估函数用于评估棋盘的当前状态以及每个可能落子的得分。
在五子棋中，评估函数需要考虑当前棋盘上的连珠、对手的威胁以及自己可能形成的威胁等因素。
剪枝：在极小化极大搜索算法中，可以使用剪枝来减少搜索的深度和广度。
通过剪枝，可以排除一些明显不好的落子位置，从而提高搜索效率。
玩家和电脑的落子：在实现算法时，需要编写一个函数来处理玩家和电脑的落子。
这个函数应该接受当前游戏状态和玩家选择的落子位置作为输入，然后更新棋盘状态并返回下一步棋盘状态和落子信息。
游戏结束条件：算法还需要检测游戏是否已经结束。
在五子棋中，当一方获胜时，游戏结束。
public class Gomoku {private static final int SIZE = 15;private int board = new int[SIZE][SIZE];private int heuristic = new int[SIZE][SIZE];public void init() {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {for (int j = 0; j < SIZE; j++) {board[i][j] = 0;public int get(int x, int y) {return board[x][y];public void set(int x, int y, int player) {board[x][y] = player;}随着技术的飞速发展，高性能计算在各个领域的应用越来越广泛。
基于强化学习的博弈理论研究
基于强化学习的博弈理论研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，强化学习作为其中的一种重要算法，开始在博弈理论研究中得到广泛应用。
强化学习是一种通过交互式试错学习的机器学习方法，具有自主决策、自主学习和自主优化的特点，其在博弈理论中的应用将有助于构建更加合理的决策模型，优化策略，提高决策效率。
一、强化学习在博弈理论中的应用强化学习的应用主要集中在两大方向，一是对局中的决策问题，另一方面是对游戏场景下的策略问题。
在对局中，强化学习被广泛应用于围棋和象棋等棋类游戏中，例如AlphaGo和AlphaZero等强人工智能，这些人工智能系统在参加围棋、象棋等比赛时表现出色，赢得了广泛的好评。
在游戏方面，强化学习的应用也是非常广泛的，例如图像识别、自动驾驶和动作控制等领域。
除此之外，强化学习还可以应用于其他方面，例如在金融领域中，可以通过强化学习模型构建更加合理的投资和风险预测模型，并优化投资策略。
强化学习应用于其他领域也是大有前途的，我们可以通过不断研究和探索，探索出更加广泛的应用领域，提高强化学习在博弈理论中的应用价值。
二、强化学习所面临的挑战尽管强化学习在博弈理论中应用广泛，但是它所面临的挑战和困难也不容忽视。
其中最主要的挑战就是在强化学习过程中，可能会出现过拟合和欠拟合现象，从而导致决策的失误和效率的降低。
此外，强化学习对于环境的依赖性也比较强，需要针对不同的环境特征进行适当的调整，才能实现更加合理和有效的学习和决策。
针对这些问题，我们需要通过对模型和算法的不断研究和改进，提高强化学习在博弈理论中的应用价值。
在确定模型和参数过程中，还需要考虑到其他的因素，例如计算复杂度，反馈效应和模型的可解释性等因素，从而得到最佳的模型和算法。
三、结语强化学习作为一种重要的人工智能算法，在博弈理论中具有广泛的应用前景，可以帮助我们构建更加合理和有效的决策模型，并提高决策效率。
当然，在应用强化学习的过程中，我们还需要针对其所面临的挑战和困难，进行深入研究和探索，以保证决策的准确性和效率。
基于深度强化学习的围棋AI算法优化研究
基于深度强化学习的围棋AI算法优化研究深度强化学习是人工智能领域中的一项重要技术，在人工智能的应用中有着广泛的应用和重要的作用。
在围棋AI领域，深度强化学习的应用更是独步天下，成为了AlphaGo等超级巨星的核心技术之一。
本文将从深度强化学习在围棋AI中的应用入手，重点研究如何优化深度强化学习算法，提高围棋AI的水平。
一、深度强化学习在围棋AI中的应用在围棋AI中，深度强化学习主要包含两个方面的应用：策略网络和价值网络。
策略网络是指对围棋棋盘上每一个位置上的落子概率进行预测，即预测某个位置上的落子是否有利于胜利。
因此，策略网络能够根据当前棋局和历史棋谱，预测下一步应该落子的位置，从而产生可能的落子集合，实现较为准确的“估值”功能。
价值网络是指通过对整个棋盘上黑白棋子的位置和分布情况进行分析，预测当前棋局的胜率。
在预测一方获胜的概率时，需要综合考虑对手的棋子位置和自己的棋子分布的影响。
值得注意的是，价值网络不是严格意义上的预测，而是估算每个棋局的胜率概率，具有强烈的参考性。
基于策略网络和价值网络，深度强化学习的核心在于充分利用历史棋谱和人类围棋大师的下棋经验，不断地进行模型更新和优化，从而实现高水平的围棋AI自我完善与进步。
二、围棋AI算法优化的核心技术深度强化学习在围棋AI中的应用已经得到了广泛的验证，但是如何优化深度强化学习算法，提高围棋AI的水平，仍然是围棋AI研究的重点。
围棋AI算法优化的核心技术包括以下方面：1、智能训练策略的优化在深度强化学习过程中，智能训练策略是提高围棋AI水平的重要因素。
而优化智能训练策略的关键是寻找合适的训练数据集和模型结构，建立合理的训练流程和策略优化模型。
2、网络结构的优化网络结构是深度强化学习算法的重要组成部分。
优化网络结构的关键在于设计出高效的深度神经网络，提高网络性能和训练效率，同时防止过拟合和欠拟合的问题出现。
3、策略选择机制的优化在生成落子方案时，如何选择最佳的策略也是围棋AI算法优化的重要方面。
基于TD(λ)的自然梯度强化学习算法
基于TD(λ)的自然梯度强化学习算法
陈圣磊;谷瑞军;陈耿;薛晖
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2010(37)12
【摘要】近年来强化学习中的策略梯度方法以其良好的收敛性能吸引了广泛的关注.研究了平均模型中的自然梯度算法,针对现有算法估计梯度时效率较低的问题,在梯度估计的值函数逼近中采用了TD(λ)方法.TD(λ)中的资格迹使学习经验的传播更加高效,从而能够降低梯度估计的方差,提升算法的收敛速度.车杆平衡系统仿真实验验证了所提算法的有效性.
【总页数】4页(P186-189)
【作者】陈圣磊;谷瑞军;陈耿;薛晖
【作者单位】南京审计学院信息科学学院,南京,211815;南京审计学院信息科学学院,南京,211815;南京审计学院信息科学学院,南京,211815;东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于强化学习TD算法的乒乓游戏击球策略优化 [J], 陈功;周谊成;王辉
2.基于TD强化学习智能博弈程序的设计与实现 [J], 莫建文;林士敏;张顺岚
3.TD-BP强化学习算法在五子棋博弈系统中的应用 [J], 宫瑞敏;吕艳辉
4.基于自然梯度算法及其改进算法的盲源分离 [J], 王昆;刘勃妮
5.基于强化学习TD算法的乒乓游戏击球策略优化 [J], 陈功; 周谊成; 王辉
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基于深度强化学习的棋类游戏AI算法优化
基于深度强化学习的棋类游戏AI算法优化人类与计算机的对手游戏，作为人工智能发展的一个重要方面，一直备受关注。
棋类游戏是其中较具代表性的一类，包括围棋、象棋、国际象棋等，因为其严谨而复杂的规则设计，让计算机难以通过搜索算法等常规手段进行有效求解。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度强化学习的棋类游戏AI算法在各大比赛中频频获胜，成为当前最热门的研究方向之一。
一、深度强化学习的基本原理深度强化学习是指通过使用深度学习算法训练智能体，使其依据环境和自身条件进行最优动作选择的过程。
其中，“强化学习”是指智能体通过与环境反复互动，根据每个行动的反馈结果，逐步调整自己的行为策略，以取得更好的效果。
在棋类游戏中，智能体就是指AI程序，而环境则对应着棋盘和棋子的当前状态。
基于深度强化学习的棋类AI算法的优势在于，它不需要规则库来指导行动，也不需要依赖手工设计的特征，而是自动学习，并且具有较强的泛化能力。
这就意味着，在AI程序训练完毕后，它可以处理较为复杂的情况，而不是只能应对一些特定的玩法。
二、棋类游戏AI算法的现状棋类游戏AI算法的研究始于上个世纪80年代，当时有人提出了极小极大值搜索算法（Minimax）。
后来，由于 Alpha-beta 剪枝算法（Alpha-beta pruning）的出现，棋类AI的决策速度得到了大幅提升。
此外，Monte Carlo Tree Search（MCTS）等算法也被广泛应用于棋类游戏中。
但是，这些算法需要大量规则库支持，且执行效率较低。
随着深度强化学习技术的发展，AlphaGo 等棋类AI应运而生。
它们能够在与人类选手的对战中获胜，并且在人们眼中创造了许多“奇迹”。
例如，AlphaGo Zero 并没有依靠前人积累的棋谱，它利用深度神经网络自学习的方式达到了较高的胜率。
在这之后，DeepMind 和 OpenAI 分别开发了 AlphaZero 和 OpenAI Five 等优秀的棋类AI算法。
计算机五子棋博奕系统的研究与实现
ｗａｙｓ ｏｆｔｈｅ ｒｕｌｅ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ ｂｒｉｎｇ ０ｎ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉａｌｔｙ ｏｆｅａｃｈ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ．
ｇａｍｅ ｌａｗ啪ｎｅｅｄｅｄ Ｔｈｕｓ ｄｅｅｐｌｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｃｈｅｓｓ
ｉｎ ｉｔｓ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｈｅｒｅｎｃｅ
ｗｅｒｅ ｂｅｉｎｇ ｄｏｎｅ，Ｔｈｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｎｏｄｅｓ ｗｑｍ－ｅ ｓｏｒｔｅｄ鞘ｍｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅｒｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｉｎ
Ａ帆Ｂｅｔａ，ｗａｓ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｓｂ鞠痂喀ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒ ｍｏｒｅ，ＮｅｇｅＳｃｏｍｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ缸印ｌ＿Ｄ诎喀
ｃａｒｅ彻ｌｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｉｍｐｌｅｎｅｓｓ ｒｕｌｅ，ｔｈｅ ｃｌａｒｉｔｙ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｖｅ．Ｐｉｅｃｅ
ｗｈｉｃｈ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ．Ａ ｌａｗ
ｉｓ ｎｏｔ ｂａｌａｎｃｅ ｉｎ ｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｋｉｎｆｅｒｉｏｒｉｔｙ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ
ｐａｒｔｓ，ｐｌａｙｉｎｇ ａｌｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｅｆｆｅｃｔ ａｓ ａ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｉｎ ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ ｔｈｅ Ｆｉｖｅ－Ｐｉｅｃｅ ｇａｍｅ·ｐｌａｙｉｎｇ
ｓｙｓｔｅｍ，ｉｓ ｃｌａｒｉｆｉｅｄ．
Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｉｍｉｎｇ丑ｔ ｏｖｅｒｃｏｍｉｎｇ ｔｈｅ ｗｅａｋｎｅｓｓ ａｎｄ ｓｂｏｒｔａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｖｅｒｓｉｏｎ
Ｆｉｖｅ－Ｐｉｅｃｅ掣ｌｌｎｅ·ｐｌａｙｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｒｅｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｗｅｒｅ ｄｏｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｗｏｒｋ：
跳棋系统中的关键算法
跳棋系统中的关键算法作者：张阳黎素珍来源：《电脑知识与技术》2016年第33期摘要：计算机博弈是当下在人工智能范畴内一个十分重要并且十分有挑战性的课题，是人工智能领域的重要分支。
人工智能在棋类游戏中的应用十分广泛。
目前，对于五子棋，国际象棋，中国象棋等棋牌类游戏的计算机博弈软件有很多且智能水平都相对较高，而高水平跳棋软件在国内并不多见。
该文在对大量相关文献的分析和研究的基础上，具体研究了跳棋博弈软件的博弈树搜索算法、评估函数。
提出了三种不同搜索效率的算法来实现分级博弈，评估算法使用TD-BP算法。
论文主要研究了以下几个方面的问题：第一，根据走法生成所构造的博弈树，研究了一些广泛使用的博弈树搜索算法，并介绍了一些改进的搜索算法，在设计中结合部分搜索算法进行使用。
第二，研究了主要包括静态估值函数和其他具有机器自学习能力的评估函数，在实际设计中，将BP神经网络与增强学习算法结合使用。
关键词：计算机博弈；搜索算法；分级博弈；评估函数中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0070-041机器博弈系统关键要素机器博弈系统的设计是将现实中的棋牌类游戏通过计算机语言表达，并通过计算机强大的存储能力和计算能力使计算机拥有较高的棋力水平。
在机器博弈中，最核心的思想就是对博弈树节点的评估函数和对博弈树搜索方法的结合使用。
机器博弈的基本思想确定一个机器博弈系统的基本构成如下：1）知识表示，可以用来描述当前棋局中各个棋位上的落子情况，各棋子之间的关系及棋子与某棋位之间关系等信息。
博弈系统可以从中读取当前棋局的状态信息，知识表示往往是机器博弈系统值非常基础但是不可或缺的一部分。
2）走法产生机制，主要在某一棋局状态下用来产生整个博弈树，即在当前棋局下，生成走棋方可选择的所有走棋方案。
在博弈树的任意一个节点上，走法产生机制可以产生这个节点的所有子节点，各子节点再产生孙节点，通过逐层生成，最后生成完整的博弈树。
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图 1 三层的 BP神经网络
学习参数取 α=0.5;λ=0.5, 让本程序与一个无
结合了 TD-BP强化 学习算法 和改 进的 PVS 学习功能的传统版本自动对弈 。 经过近 200盘的
算法的五子棋程序的自学习流程如图 2所示 。
对弈后 , 本程序已具有一定的棋力 , 虽然还没有明
确的将棋子连接起来采用线性的 估 值函数无法良好地拟合到真实情况 。本文采用三 层 BP神经网络结构 (见图 1)来设计非线性估值 函数 , 使用 sigmoid函数[ 4] 来构造网络 。整个工作
过程可以看 成信息 的正向传 播和误差 的反向 传 播 [ 7] 。 BP神经元网络的输入层为 54 个单元 , 隐 藏层为 14个单元 , 输出层为 1个单元 。
宫瑞敏 , 吕艳辉
(沈阳理工大学 信息科学与工程学院 , 辽宁 沈阳 110159)
摘 要 :局面估值的准确性是决定棋类游戏水平高低的一个重要因素 。针对使用静态 估值函数的不足 , 提出了 TD-BP强化学习算法 , 结合博弈中常用的极小极大搜索算法 和经过历史启发增强的 PVS搜索算法 , 实现了一种自适应性较强的五子棋自学习程 序 。 实验结果表明 , 使用该算法的程序经过较短时间的训练后达到了较好的下棋水平 .
TD-BP算法即 TD算法与 BP神经元网络相结 即为公式 (4);当 λ=0时 , BP神经元网络权值的
合来实现对局面估值的方案 。 利用预测误差逐步 变化量 Δωt只依赖于相邻的两个预测 Pt和 Pt+1 ,
调整神经网络的权值 , 将 BP神经元网络的有监督 成为 TD(0)。 因此可以用公式 (5)来调节 BP神
Abstract:Theaccuracyofthevaluationsisoneoftheimportantfactorswhichdecidethe chessgames'level.Forthefactthatstaticvaluationsfunctionisrarelyused, reinforcement learningalgorithm ofTD-algorithmcombinedwithBPneuralnetworkisproposed.Basedon commonmini-maxsearchalgorithmandPVSsearchalgorithmenhancedbyhistoryheuristic, theself-studyabilityofRenjuGameprogram isrealized.Experimentalresultsshowedthis methodoftheprogram achievesagoodchesslevelafterashorttimetraining. Keywords:TDalgorithm;BPneuralnetwork;valuationsfunction;PVSalgorithm
使用评估函数 F(ω1 , ω2 , …… ωn, x)对上述观测序 列进行评估 , 可构成 z的一系列估计 p1 , p2 , … … pm。 理论上 , pt应包含 xt以及 xt之前的所有值 , 但为了简化运算假定当用神经网络作预测器时 ,
的进展 , α取值逐渐递减 , 以减 缓学习速率 , 力争 取得更好的训练效果 。 λ在学习的过程中通常取 较小的值 , 为了简化 TD(λ)算法公式减少计算量 甚至取为 0。
历史启发总 的思想 是通过 搜索 得到好 的策
值的序列和它的结果看成是观测一结果对的序列 略 , 然后记录这个策略 , 当在其他层次中发现相同
(x1 , z), (x2 , z), … … (xm, z)。 在时刻 t的神经元 网络权值的变化量 Δωt, 依赖于 pt与 z之间的 偏
差 , BP神经元网络的监督学习的 Δωt修改过程为
第 4期
郑浩哲 等 :数字 温补晶体振荡器补偿参数测试系统设计
37
参考文献 :
[ 1] 胡上 , 陈小林 , 王祝盈 , 等 .具有良 好压控特 性的压控 晶体振 荡器的设计 [ J] .宇航计测技术 , 2009, 29(6):60-65.
[ 2] 刘芸 , 周渭.集成式压控型温补晶体 振荡器的二次 补偿 [ J] . 宇航计测技术 , 2003, 23(3):47-51.
[ 3] 周芸 , 路青起 , 刘连敏 .基于 C8051F002的微处理器温度补偿 石英晶体振荡器 [ J] .弹箭与制 导学报 , 2008, 28(3):299301.
[ 4] 路巍 , 路青起 , 周芸 .基于 C8051F007的微机温度补偿晶体振 荡器 [ J] .电子测量技术 , 2006, 29(5):90-92.
学习转换为无监督学习 , 从多局棋中学习准确 的 经元网络的权值而不需要有师的监督学习 。
评估函数 。
α的取值对于训练过程的影响比较大 。 在实
假设观测结果序列 x1 , x2 , …… xm, z中 xt为 t 际的实验中 , 采用动态调整的方式 , 即在训练初期 时刻的观测向量 (t=1, 2, …… m), z为最后结果 。 取值比较大 , 以求增快收敛速度 [ 4] , 随着学习任务
为基础 , 实现了一种自适应性较强的五子棋自学
习程序 。
第 4期
宫瑞敏等 :TD-BP强化学习算法在五子棋博弈系统中的应用
31
1 TD-BP强化学习算法
t
Δωt=α(pt+1 -pt)k∑=1 ωpk
(4)
从公式 (4)中能发现 , BP神经元网络权值的
估值函数是评 价某个棋局实 例优与劣的 程 序 , 它与搜索算法共同组成了机器博弈程序的 核 心 。静态估值函数的使用存在主观性较高 , 估 值 精度较低的问题 。 针对静态估值函数的不足 , 提 出 TD-BP强化学习算法 。
收稿日期 :2010 -06 -09 作者简 介 :宫 瑞敏 (1983— ), 女 , 硕 士研 究生 ;通讯 作者 :吕 艳辉
(1971— ), 女 , 副教授 , 博 士 , 研 究方向 :人工 智能 与知 识工程 .
数估值的不准确使棋类游戏智力较低 , 而且固定
的赋值方式使其估值准确度不能通过 学习改善 ,
1.1 TD-BP算法
变化量 Δωt可以渐进地计算 , 因为每个 Δωt只依 赖于一对相继的预测与过去的 ωΡt之和 。
在考虑实 际预测时 , 通常 认为近期 的 ωΡt
对未来预测 值的影响 较大 。 所 以引 入衰减 因子
λ, 得出
t
Δωt=α(pt+1 -pt)k∑=1 λt-k ωpk
(5)
λ取值范围为 0≤λ≤1, 当 λ=1时 , 公式 (5)
棋能力出现了很大的波动 。 考虑到可能是学习参 数的影响 , 于是将学习参数改为 α=0.1;λ=0.1; 经过近 300盘训练后 , 又改为 α=0.05;λ=0.05。 又经过近 500盘训练后 , 前面所 述的下棋能力的 波动现象不再出现 , 其能力得到很大提高 , 在与初
(下转第 37页 )
[ 5] 屈擘 , 陈小 林 , 王 祝盈 , 等 .一种 新型 微机 补偿 晶体振 荡器 [ J] .宇航计测技术 , 2004, 24(4):46-50.
[ 6] KuichiKubo, HiroshiYoshida, TsutomuYamakawa. Digital temperature-compensatedoscillator[ P] .UnitedStatesPatient: 5081431, 1992.
关 键 词 :TD算法 ;BP神经网络 ;估值函数 ;PVS算法 中图分类号 :TP181;TP183 文献标识码 :A
ApplicationsofTD-BPAlgorithm inRenjuGameSystem
GONGRui-min, LVYan-hui
(ShenyangLigongUniversity, Shenyang110159, China)
测变化之和 , 即 :
m
z-pt=k∑=1 pk+1 -pk
定义 pm+1 =z, Δωt可以重新表示为[ 4]
(3)
的策略时可以根 据记录区 别优秀和 不优秀 的节 点 。 为了确定历史得分的权值 , 需要设定一个增 量因子 , 以使估值或搜索的过程随对手的强弱而 改变 [ 6] , 能够最快地取得博弈的胜利 。 因此给出 了每发现一个好走法就给其历史得分增加 2depth的 设计 。
计算机博弈作为人工智能领域的一个重要分 支 , 是一个有关对策和斗智问题的研究领域 , 属于 人工智能中的问题求解与搜索技术 。五子棋的机 器博弈开展得很早 , 但时至今日 , 五子棋的计算机 对弈水 平 与 顶 尖职 业 棋 手 的 水 平 还 有 一 段 距 离 [ 1] 。国内的研究很少涉及到自适应 、自学习 , 对 权值参数的调整很多时候都是根据人类经验进行 手工调整 , 造成了评估的不够准确 。 静态估值 函
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沈 阳 理工 大 学 学 报
Sort(moves, rating); //PVS算法 …… //以下是更新最佳走法的历史得分 HistoryTable[ bestmove] =HistoryTable[ bestmove] +2depth; returnscore;//返回最大值 }
2 TD-BP强化 学习算法 在五子 棋博 弈系统中的应用
Δωt =α(z-pt) ωpt
(2)
式中 , α为学习速率 , ΔωΡt为 Pt对 ω每个分量的
偏导数 。
从公式 (2)可以看出 Δωt不能以增量的形式
渐进地计算 。但是对于 TD过程和方法 , 它将会和
上式产生同样的结果 , 而且也能以增量的形式 计
算 , 原因是 TD能将 z-pt表示成时刻 t之后的预
智力也就不能提高 。 本文首先针对静态估值函数的不足 , 基于 TD