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 (3): 159-165.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.03.021

• “第四届亚洲人工智能技术大会”专栏 • 上一篇    下一篇

二打一智力游戏中残局局面数据标定方法研究

代鹏程１，２，李淑琴１，２，郑蓝舟２，３，孟 坤１，２，丁 濛１，２   

  1. １．北京信息科技大学，北京 １０００１０；２．感知与计算智能联合实验室，北京 １０００１０； ３．微智娱（北京）科技有限公司，北京 １０００１０
  • 收稿日期:2019-05-31 出版日期:2021-04-07 发布日期:2021-04-07
  • 作者简介:代鹏程，男，硕士研究生，主要从事人工智能研究，Ｅ-ｍａｉｌ：７９１９４２６７３＠ｑｑ．ｃｏｍ；通讯作者 李淑琴，女，博士， 教授，主要从事人工智能与计算机博弈研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｌｉｓｈｕｑｉｎ＿ｄｅ＠１２６．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    北京信息科技大学科技项目（５２１２０１０９３７，ＫＭ２０１９１１２３２００２，５１１２０１１０１９，５１１２０１１０４１）

  • Received:2019-05-31 Online:2021-04-07 Published:2021-04-07

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摘要： 基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据，针对非完全信息博 弈中二打一智力游戏问题，根据不同阶段回合局面数据的特点，提出了通过 Ａｌｐｈａ－Ｂｅｔａ完全搜 索获得共包含 ４００万带标定二打一智力游戏局面样本的数据集，根据得到的标定样本训练 ＣＮＮ 模型，使其能够对二打一智力游戏残局进行局面评估，为进一步将牌类游戏向棋类游戏的转化 提供了保障，也为其他非完全信息博弈训练数据的标定提供了有价值的借鉴。

关键词: 数据标定, 二打一智力游戏, 局面评估, 计算机博弈, 非完全信息

中图分类号: 

  • TP18