重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (7): 259-265.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.07.032

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结合神经网络的改进 ＵＣＴ在国际跳棋中的应用

王亚杰，祁冰枝，张云博，丁傲冬   

  1. 沈阳航空航天大学 工程训练中心，沈阳 １１０１３５
  • 收稿日期:2020-09-02 发布日期:2021-08-11
  • 作者简介:王亚杰，女，博士，教授，主要从事模式识别、图像融合、机器博弈研究，Ｅｍａｉｌ：ｗａｎｇｙａｊｉｅ＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ；通讯作者 祁冰枝，女，硕士研究生，主要从事机器博弈研究，Ｅｍａｉｌ：ｑｂｚ１６９１＠１６３．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    辽宁省兴辽英才计划项目（ＸＬＹＣ１９０６００３）

  • Received:2020-09-02 Published:2021-08-11

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摘要： 针对 ＵＣＴ算法的准确性受搜索次数影响较大的问题，提出一种结合神经网络的改 进 ＵＣＴ算法。利用神经网络输出每一步的平均行动价值 Ｑ，结合改进的 ＵＣＴ算法寻找搜索过 程中的高潜力节点。将传统 ＵＣＴ搜索改进为 ３个阶段：首先，通过已训练好的神经网络模型和 ＵＣＴ算法对当前所有子节点进行初次搜索，获得高潜力子节点；其次，利用剪枝操作去掉部分子 节点，提升被搜索节点的质量；最后，二次搜索保留的高潜力子节点获得最优策略。另外，在分 次搜索的过程中引入节点保留数量因子 Ｒ和搜索比例因子 Ｐ，辅助分次搜索，增加搜索的有效 性。将其引入国际跳棋游戏中，实验结果表明：改进后的算法与其他算法相比胜率有所提升，验 证了该算法的可行性。

关键词: ＵＣＴ算法, ＭＣＴＳ, 剪枝, 分次搜索, 神经网络, 机器博弈, 国际跳棋

中图分类号: 

  • TP18