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

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