幻影围棋博弈策略

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博弈围棋社成员结构

博弈围棋社成员结构

博弈围棋社成员结构围棋是一项源远流长的智力竞技游戏,博弈围棋社是一个由围棋爱好者组成的团体。

它的成员结构包括了各个层次的玩家,从初学者到职业水平的高手。

首先,博弈围棋社的初学者成员一般是对围棋感兴趣但没有基础的人。

他们通常是从一些围棋教室或者游戏应用程序中接触围棋的。

初学者成员的特点是对围棋规则和基本技巧不够熟悉,一般需要社团其他成员的帮助和指导。

围棋社通常会安排一些基础教学课程,帮助初学者逐步提升水平。

初学者成员在围棋社中扮演着学习者的角色,不断努力提高自己的棋艺。

其次,围棋社中还有中级和高级玩家。

中级玩家是指对围棋规则和基本技巧掌握较好,已经有一定棋局经验的玩家。

他们拥有一定的围棋策略和战术意识,能够进行相对复杂的局面分析和判断。

中级玩家在围棋社中扮演者教导初学者和与高级玩家对弈的角色。

他们通过交流和对战,提高自己的棋艺,并尝试挑战更高的棋局。

高级玩家是围棋社中最具实力和经验的成员,他们在围棋界有一定的认可度。

他们的棋局水平更高,能够看到更深的局势变化和选择最佳的下法。

高级玩家通常具备一定的竞技经验,参加过一些围棋比赛并取得过一定的成绩。

围棋社中的高级玩家扮演着教练和引导者的角色,他们负责指导和辅导初学者和中级玩家,并提供专业的棋局分析和建议。

除了以上的三个层次外,围棋社还可能有一些职业水平的高手。

这些高手是围棋社的骄傲,他们的棋局水平非常高超,并参加过国内外的一些重要比赛。

他们代表围棋社参加各种棋战,获得荣誉和奖杯。

职业水平的高手在围棋社中担任重要的角色,他们负责指导围棋社的整体发展方向和训练计划,并寻找赞助商和合作机会。

最后,博弈围棋社的成员结构也包括一些棋谱作者、棋谱研究者和棋谱编辑等角色。

这些成员负责记录和整理社团内成员的棋局,撰写棋谱并进行棋局分析。

他们通过整理和出版围棋谱册,向外界传播围棋文化和围棋社的活动。

总之,博弈围棋社的成员结构非常多样化,涵盖了从初学者到职业高手的不同层次和水平的玩家。

围棋对战知识点总结高中

围棋对战知识点总结高中

围棋对战知识点总结高中围棋,又称“围碁”,是一种古老的策略棋类游戏,起源于中国,并在日本、韩国等国家流行。

围棋的棋盘是一个19×19的网格,棋子分为黑白两色,双方轮流下棋,通过围地和吃子的方式取得胜利。

围棋不仅是一种娱乐活动,也是一种智力竞赛,要求玩家在下棋的过程中进行深思熟虑,制定战略,预测对手的行动,并灵活应对。

围棋对战知识点包括规则、基本技巧、进阶技巧、开局布局和棋局观察等方面。

一、规则1. 棋盘:围棋的棋盘是一个19×19的网格,共有361个交叉点,其中称为“星点”的交叉点共有9个,分布在棋盘的四个角和中间的位置。

2. 棋子:围棋的棋子分为黑白两色,一方执黑棋,另一方执白棋。

每方开始时在棋盘上先后下五颗棋子。

3. 下棋规则:双方轮流下棋,每次只能下一颗棋子,不能跳过回合。

如果一方将对方的棋子全部包围,对方的棋子就被吃掉了,不再存在于棋盘上。

4. 终局规则:当双方都认为无法从对方手里再拿到利益的时候,双方会协商结束对局,然后数目按照包围的交叉点和吃掉的棋子来计算。

5. 禁手规则:围棋中有一种叫禁手的规则,如果在下棋的过程中触犯了禁手规则,就会被处罚。

6. 计算规则:围棋的计算规则比较复杂,包括“目数”、“生死”和“劫”等。

了解这些规则能够帮助玩家在对战中更好地判断形势,制定最佳的下棋策略。

二、基本技巧1. 起手布局:围棋的起手布局至关重要,对后续的棋局发展有着直接的影响。

一些基本的布局包括“星点布局”、“三三布局”和“四四布局”等。

2. 攻守兼备:在对战中,玩家需要既要有攻击性,也要有守势,要灵活运用进攻与防守的策略,保持整体的形式。

3. 注重平衡:围棋是一个注重平衡的游戏,一方面要占据更多的地盘,另一方面要避免自己被对方占据更多的地盘。

4. 持子:持子意味着不断在棋盘上扩张自己的势力范围,让对方感到局促,从而获得更多的优势。

5. 换先:在围棋中,换先可以是一种战术,通过一系列换先的行棋操作,来引诱对手做出错误的行动。

ai围棋的算法原理

ai围棋的算法原理

ai围棋的算法原理AI围棋的算法原理引言:AI围棋是通过人工智能技术实现的一种计算机对弈游戏。

它的核心是基于深度学习和强化学习的算法原理。

本文将详细介绍AI围棋的算法原理及其应用。

一、深度学习在AI围棋中的应用深度学习是AI围棋算法的基石,它通过构建深度神经网络模型来实现对围棋棋盘局势的理解和预测。

具体而言,深度学习通过多层神经网络的训练和优化,将围棋棋盘的状态作为输入,并输出每个位置的落子概率和胜率预测。

1. 输入层:深度学习模型的输入层是围棋棋盘的状态表示。

通常采用的表示方法是将棋盘上的每个位置作为一个通道,通道中的值表示该位置上的棋子颜色和类型。

2. 中间层:深度学习模型的中间层是一系列的卷积层和全连接层。

卷积层用于提取局部特征,全连接层用于整合全局信息。

3. 输出层:深度学习模型的输出层是对每个位置的落子概率和胜率预测。

落子概率表示在当前局势下,该位置是最佳落子位置的可能性;胜率预测表示在当前局势下,当前一方获胜的可能性。

二、强化学习在AI围棋中的应用强化学习是AI围棋算法的另一个重要组成部分,它通过与自我对弈的方式进行训练,不断优化深度学习模型,提升AI围棋的水平。

具体而言,强化学习通过建立一个价值网络和一个策略网络,分别用于评估每个动作的价值和选择最佳动作。

1. 价值网络:价值网络用于评估每个动作的价值,即在当前局势下,执行该动作的预期收益。

通过与自我对弈的方式,不断更新价值网络,使其能够准确评估每个动作的价值。

2. 策略网络:策略网络用于选择最佳动作,即在当前局势下,选择能够最大化胜率的动作。

通过与自我对弈的方式,不断优化策略网络,使其能够选择更加合理的动作。

三、AI围棋的训练过程AI围棋的训练过程主要包括以下几个步骤:1. 数据采集:通过与人类棋手对弈或使用已有的棋谱数据,采集大量的围棋棋局数据,用于训练深度学习模型和强化学习模型。

2. 深度学习训练:使用采集到的围棋棋局数据,训练深度学习模型。

博弈的七种方法

博弈的七种方法

博弈的七种方法
以下是关于“博弈的七种方法”的文案:
嘿,你知道吗,博弈可有七种超厉害的方法呢!
第一种,信息战!就像打牌的时候,你偷偷观察对手的表情,判断他手里牌的好坏,这就是在利用信息呢。

比如咱俩玩猜硬币,我不经意的一个小动作可能就暴露了我选的是正面还是反面呀。

第二种,策略谋划。

哎呀呀,这可太重要啦!好比下棋,你得想好每一步怎么下,才能把对手引进你的圈套里呀!想想诸葛亮的空城计,那就是超级厉害的策略谋划呀。

第三种,以退为进!有时候主动退让一下,反而能获得更大的好处呢。

就好像跑步比赛,一开始不拼命冲,保存体力,最后来个冲刺夺冠,多牛啊!
第四种,心理战!哇塞,这个超有趣的。

像谈判的时候,你故作镇定,让对方摸不透你的心思,他不就慌了嘛。

比如买东西砍价,你表现得很无所谓,老板可能就着急降价啦。

第五种,随机应变!生活中情况那是千变万化呀,你得像个灵活的猴子一样,随时调整策略。

好比突然下雨了,你得赶紧找地方躲雨,而不是还傻乎乎地在外面走。

第六种,合作共赢!一个人的力量有限呀,找个伙伴一起,岂不是美滋滋。

就像打篮球,大家相互配合,才能赢得比赛呀。

第七种,坚持到底!遇到困难可别轻易放弃,要像小强一样顽强。

想想那些成功的人,哪个不是历经磨难才成功的。

总之呀,博弈的世界丰富多彩,这七种方法超有用的,学会了肯定不吃亏!你还不赶紧试试?。

围棋入门教程(个人宝典)-20220316115147

围棋入门教程(个人宝典)-20220316115147

围棋入门教程(个人宝典)20220316115147欢迎来到围棋的世界!这是一份专门为围棋初学者准备的入门教程,希望能帮助你快速掌握围棋的基本规则和技巧,开启你的围棋之旅。

一、围棋的基础知识棋盘和棋子:围棋的棋盘是一个 19x19 的网格,共有 361个交叉点。

棋子分为黑白两色,双方轮流下子,黑棋先手。

落子规则:棋子只能落在交叉点上,不能落在棋盘线内或线外。

落子后不能移动。

吃子规则:当一方将对方的棋子完全围住,使其无路可走时,这些棋子就被吃掉,从棋盘上拿走。

禁入点:如果一方落子后,导致己方棋子无路可走,则该点为禁入点,不能落子。

提子规则:当一方吃掉对方的棋子后,可以将这些棋子从棋盘上拿走,并放在己方的棋盒里。

胜负判定:对局结束后,双方各自计算活棋的数目,活棋数多的一方获胜。

活棋是指没有被对方吃掉的棋子,以及与活棋相连的交叉点。

二、围棋的基本技巧占角:在棋盘的四个角上落子,可以有效地控制棋盘空间,并为后续发展打下基础。

拆边:在棋盘的边上落子,可以扩展棋子的势力范围,并阻止对方的进攻。

挂角:在对方的棋子旁边落子,可以限制对方的势力范围,并为自己争取发展空间。

尖顶:用棋子攻击对方的棋子,并限制其发展。

挖角:在对方的棋子旁边落子,并威胁对方的棋子,使其无法生存。

三、围棋的礼仪尊重对手:围棋是一种高雅的智力游戏,下棋时要注意礼仪,尊重对手。

落子无悔:下棋时一旦落子,就不能反悔。

保持安静:下棋时要注意保持安静,不要影响对手的思考。

对局结束后,双方要互相致意,并整理棋具。

四、围棋的乐趣围棋是一种充满挑战和乐趣的游戏,可以锻炼你的思维能力、判断力和耐力。

学习围棋不仅可以提高你的智力水平,还可以培养你的耐心和毅力。

希望这份围棋入门教程能够帮助你开启围棋之旅,并享受围棋带来的乐趣!围棋入门教程(个人宝典)20220316115147五、围棋的基本战术防守:当对方进攻时,要积极防守,保护自己的棋子,并阻止对方的进攻。

中国计算机博弈锦标赛新增比赛项目

中国计算机博弈锦标赛新增比赛项目
东北大学机器博弈研究室
五子棋( FIR-Five In A Row )
• • • • • • • • 起源于中国 发展在日本(连珠棋) Renju / Go-Moku 棋盘 15×15 已被证明先手胜 禁手 换手 金球制改进球制
东北大学机器博弈研究室
六子棋(Connect 6)
• 吴毅成教授发明
东北大学机器博弈研究室
亚马逊
• 棋盘表示:10×10方阵 • 棋子:黑白各四个皇后
• 占格棋子(可用围棋黑 棋子)80个,表示路障
东北大学机器博弈研究室
“亚马逊”规则
1. 棋盘棋子 1)棋盘是由深浅两色间隔排列的100个小方格组成的正方形。 2)双方各有4个(国际象棋)“皇后” 棋子,初始棋位如图所示。 2. 棋子走法 1)双方着法均由两部分构成:先走棋,再 “放箭”。双方轮流走棋并 放箭(设障),但不吃子。 2)走棋:按照国际象棋 “皇后”的走法,即可以走到横向、竖向和斜 向的任何空棋位。此棋位称之为“到达棋位”; 3)放箭(设障):从“到达棋位”向“皇后”可行的路径上的任一棋 位放置一个永久性障碍物。可以在该点放置一枚黑色的围棋子,任何 棋子都不可以越过。 3. 胜负 结束标志为一方没有棋子可以移动。最后可以走动棋子的一方获胜。 考虑到白方的先手优势,一般允许黑方有n次pass(不走棋)
1. 棋盘 由6×6个点构成方阵,可以连成5×5个小方格子。 2. 玩法 1)双方轮流将邻近两点连成边,不可越点,不可重边,不连对角线; 2)边不归属于任一方,只对格子判断归属; 3)每个格子的四条边被占满时,该格子便被最后一个占边者所俘获; 4)俘获格子后可以并必须再连一条边; 5)格子全部围成后,博弈结束。 3. 胜负 占领格子较多的一方为获胜方。
东北大学机器博弈研究室

基于深度强化学习的围棋智能博弈研究

基于深度强化学习的围棋智能博弈研究

基于深度强化学习的围棋智能博弈研究近年来,基于深度强化学习的围棋智能博弈研究备受关注。

深度强化学习是指利用深度学习模型进行强化学习的一种方法。

深度学习通过多层神经网络进行特征提取和模式识别,强化学习则通过试错和奖惩机制来实现自我学习和优化。

将这两种方法结合起来,可实现更高效、更准确的智能决策。

围棋作为一种复杂的博弈,一直被认为是人工智能的重要测试场景。

传统的围棋人工智能主要采用搜索和规则引擎等方式进行决策,并且需要利用大量的专家知识进行指导。

而深度强化学习的模型可以从数据中学习,自主发现规律,无需额外的专家知识。

因此,采用深度强化学习方法进行围棋决策是一种更加先进和普适的方式。

谷歌DeepMind公司推出的AlphaGo程序是深度强化学习在围棋领域的经典应用。

AlphaGo在与围棋世界冠军李世石的人机大战中胜出,引发全球范围内围棋人工智能的研究热潮。

AlphaGo以神经网络为基础,用深度强化学习方法进行决策。

其神经网络以围棋棋谱为训练数据,从中学习并自主发现围棋的规则和特点。

通过大量的自我博弈和奖惩机制进行优化,AlphaGo在与人类高手的博弈中展现了惊人的实力。

除了AlphaGo,其他深度强化学习的围棋智能博弈也有着不俗的表现。

Facebook公司发布的DarkForest、腾讯AI Lab的FineArt等,都是基于深度强化学习的围棋人工智能代表。

这些程序在围棋测试中都能够取得不错的成绩,展示了深度强化学习在围棋领域的强大潜力。

深度强化学习在围棋领域的应用不仅仅局限于人机博弈,还可以用于围棋自走棋、棋力评估等方面。

围棋自走棋是指让计算机自己进行对弈并学习,从而提高自己的棋艺。

深度强化学习模型的自我学习能力,使得围棋自走棋成为可能。

此外,深度强化学习还可以用于棋力评估和棋谱推荐等方面,可以更准确地评估一个选手的水平,并提供更贴合个人风格的棋谱推荐。

值得注意的是,深度强化学习虽然有着强大的学习能力,但也存在一些缺点。

东大博弈培训黄鸿三个小棋种

东大博弈培训黄鸿三个小棋种

2021/8/26
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参考文献
[1] An evaluation function for the game of amazons Jens Lieberum Theoretical Computer Science 349 (2005) 230 – 244. [2] The Monte-Carlo Approach in Amazons Julien Kloetzer Research Unit for Computers and Games. [3] Amazons Discover Monte−Carlo Richard J. Lorentz Department of Computer Science. [4] 象棋小巫师网站
,取小表示希望走入更深的层中;
Parent_count:父节点被模拟对局的次数;
Node_count:该结点被模拟对局的次数
2021/8/26
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UCT算法描述:
对于一次模拟对局的说明:这里的模拟对局为双方任 意在棋盘上下棋,只要不违反规则即可,直道棋盘呈 现出一定的局面,通过评估函数评估棋盘,返回相应 的评估值。对于围棋,通常模拟对局至分出胜负,因 为围棋缺乏有效的中途评估函数,对于亚马逊棋,通 常模拟6至10步,返回评估结果即可。
➢ (3) 当某方完成某次移动后,对方4个棋子均不能再 移动时,对方将输掉比赛;
➢ (4) 每次开局位于棋盘下方的玩家先手; ➢ (5) 整个比赛中双方均不能吃掉对方或己方的棋子或
障碍。
2021示
➢ 机器博弈中的棋盘表示 ➢ 棋盘格子的8x8数组 ➢ 每个格子的值代表格子中的棋子(例如:enum {
➢ 如:第一副图左上方的空格数为2和4,表示白方通 过Queen走法最少需要2步可以到达此处,而黑方那 么需要4步,同样对于第二副图中的2和7表示King走 法时的情况。
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1
INTRODUCTION
Recent years, the technique of computer game has been fully developed. Such as Go, Poker, Chess and so on. Phantom Go is an enjoyable game with hidden information [1]. Its syntaxes is same with game of Go, when most stones have been detected [2]. Go is a completed information game, while Phantom Go is an uncompleted information game, which means one player do not know the opponent’s board, only to guess the moves of opponent. It seems increase the degree of difficulty. A two-person information symmetrical game such as Go, NoGo and Phantom Go can be represented by a structure of tree, and finding the near optimal solutions are usually dealt with by searching its tree [3]. MC (Monte Carlo) and UCT (Upper bound Confidence for Tee) are mainly algorithms for searching tree used in Go and some other games. Practices have shown that the two algorithms are very effective in Go. The Phantom Go game lacks enough information, and each stones’ value is same for all situations, which make it difficult to define the feature value for evaluation of position. Another problem is that the searching space is huge and complex, which make it difficult to select a static evaluation to create an effective move. Lastly, the traditional methods are not to apply to Phantom Go directly. This article is structured as follows. Section 2 introduces an overview of research related to Phantom Go. Section 3 describes the main three algorithms including MC method, UCT method, and Specify Gambit. Section 4 shows the experiments and analysis. Finally, section 5 gives the summary of this article.
3
ALGORITHM AND STRATEGY
2
PHANTOM GO
ห้องสมุดไป่ตู้
3.1 Monte Carlo
Monte Carlo method is a stochastic simulation method based on probability and statistics theory. It will solve problems with certain probability model associated with statistical simulation, implementation or sampling by computer, in order to obtain approximate solutions of the problem. Many kinds of computer games have used this method, like Poker [5], Bridge [6] and Go [7]. In Go, the idea is to occupy a position in the board, then select the points randomly in all area without stones until all the positions are occupied except positions of eyes [8]. At last, both the number of stones will be calculated respectively which is one of the evaluation methods of the move. In order to get a good
This work is supported by Innovative Training Program of Shenyang Aerospace University (No.2012093).
Game of Go is complete information game with two players, Black and White, playing stones on the board in alternating turns. The board is a rectangular grid and players place stones on the intersections of the board. The goal of the game is to occupy or encircle more territory [4]. Whereas Phantom Go is incomplete information game with two players and one referee. It usually played on 9x9 boards which is same with Go but smaller than Go board. There are three boards, one for each player and one for
Fig.1 two boards(the left is reference board; the right is Black board) Phantom Go originated in Europe, and developed in China recently. In 2011, the project of Phantom Go was added to National Collage Computer Game Competition. To the year of 2013, this project has been held three times. More and more college students interested in the game of Phantom Go.The number of player involved in the Phantom Go game has been increasing, and their levels have been enhanced largely.
arbiter. The board of the arbiter is called the reference board. Each player only knows the position of the stones he has placed, and the opponent stones’ location is unknown to him. The referee can see all the boards. When a player places a stone, the referee will tell him or her whether the move is legal or illegal according to the reference board. The referee will announce the winner according to the size of occupied territory in a round. For instance, the fig.1 depicts a reference board and a player’s board after 30 moves.
Study of Strategy Selection Based on Phantom Go
LiFei1, Ouyang Li1,2, Wang Yanjie1, Dong Yanqiu1
1. Engineering Training Center, Shenyang Aerospace University, Shenyang, 110136, China E-mail: alinafeili@ 2. Safety Engineering Institute, Shenyang Aerospace University, Shenyang, 110136, China E-mail: ouyangli729@ Abstract: Recent years, Monte Carlo and UCT (Upper bound Confidence for Tree) have been widely used in algorithms of computer games, and considerably improved computer Go programs. Phantom Go is a game with incomplete information and different with Go. The study of Phantom Go is just beginning. Most algorithms of Phantom Go applying Monte Carlo or UCT directly, but results are not quite satisfactory. In this paper, we analysis the characteristic of Phantom go, apply several strategies in different stages and try to improve the competition of program. Our experimental findings indicate that strategies selection method can be applied to Phantom Go effectively. Key Words: Computer Game,Phantom Go, Monte Carlo,UCT,Strategy Selection
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