改進深度神經(jīng)網(wǎng)絡在愛恩斯坦棋中的應用研究

摘要： 愛恩斯坦棋作為一種附帶隨機性的完美信息博弈，其難度在于每次投擲骰子導致的結(jié)果不確定性，這增加了策略設(shè)計和局面的評估難度。針對愛恩斯坦棋的游戲規(guī)則，提出了一種改進的深度學習方法。對Alpha(go) Zero神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行改進和設(shè)計，使其能精確地評估各種棋盤狀態(tài)，生成有效的游戲策略。通過結(jié)合改進的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡和蒙特卡洛樹搜索，提取棋局特征并進行局面評估，動態(tài)生成策略和進行決策。... （共7頁）