Browsing by Author "Chiu, Hsuan-Kai"

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    開放式學習應用於優化多目標的連子棋類遊戲
    (2024) 邱宣凱; Chiu, Hsuan-Kai
    Open-ended learning是Google DeepMind在2021提出的一種AI，與以前常見的AI不同，Open-ended learning的AI並不會將一種任務做到最佳化，但Open-ended的AI可以做到多種不同的任務，是以多目標最佳化為訴求的AI。目前由於Open-ended learning 是一種非常新的概念，其文獻的數量處於一個相對較少的狀況，實作方面也是在一個較為模糊的階段。故本研究希望使用相對熟悉的技術以及遊戲規則，來嘗試實作出與Open-ended learning類似或是相同的AI。連子棋是一種雙人對弈的遊戲，雙方玩家在圍棋棋盤上輪次落子，先將指定顆數的己方的棋子連成任何橫縱斜方向者為勝。而本研究使用的五子棋、四子棋、及三子棋，規則上除了目標棋子數為五顆、四顆和三顆之外，還有縮小了棋盤的大小。由於Open-ended learning的AI的訓練資料是由程式生成的，故本研究打算以能透過自我對弈來產生訓練資料的alpha-zero-general，來做為實現Open-ended learning的AI的核心，本實驗透過修改alpha-zero-general中自我對弈的部分來使訓練出來的AI獲得可以下多種棋規的能力。