學位論文

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    利用啟發式法則與數種訓練策略來評估中國跳棋程式
    (2023) 江曛宇; Jiang, Syun-Yu
    中國跳棋(Chinese Checkers)是一個知名且充滿挑戰性的完全資訊遊戲。與一些其他的傳統遊戲如五子棋、圍棋不同,賽局樹的搜索空間並不會隨著遊戲的進行而越來越小。若是單純使用AlphaZero架構之演算法,在短時間內甚至難以訓練出初學者程度之程式。過去雖有使用蒙地卡羅樹搜索法結合深度學習與強化學習,並應用於中國跳棋上的演算法,但是仍有改進的空間。若是能夠適當的加入一些中國跳棋的先備知識,應該能使棋力進一步的提升。本研究針對中國跳棋設計數種策略,修改了前代程式Jump的設計,人為的增加先備知識,以期有更好的棋力,並且針對中國跳棋在神經網路訓練初期棋力很弱的問題,提出一連串的解決方案與策略,使其能夠在不使用人為訓練資料以及預訓練的狀況下,能夠獲得一定的棋力,並且對這些策略的特點進行探討,分析出各個策略的優缺點。