學位論文

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20111

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Author: search.filters.author.Shih-Chieh HuangSubject: search.filters.subject.Artificial Intelligence

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    應用於電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法
    (2011) 黃士傑; Shih-Chieh Huang
    電腦圍棋的研究開始於1970年，但圍棋程式卻從未曾被人們認為是強大的，直到2006年，當「蒙地卡羅樹搜尋」(Monte Carlo Tree Search)與「樹狀結構信賴上界法」(Upper Confidence bounds applied to Trees)出現之後，情況才開始完全不同。「蒙地卡羅樹搜尋」與「樹狀結構信賴上界法」所帶進的革命強而有力到一個地步，人們甚至開始相信，圍棋程式在10年或者20年之後，將能夠擊敗頂尖的人類棋手。 在本研究中，我們針對「蒙地卡羅樹搜尋」提出一些新的啟發式演算法，主要有兩方面的貢獻。第一個貢獻，是成功的將「模擬平衡化」(Simulation Balancing)應用到9路圍棋。「模擬平衡化」是一種用來訓練模擬的參數的演算法。Silver與Tesauro在2009年提出這個方法時，只實驗在比較小的盤面上，而我們的實驗結果首先證明了「模擬平衡化」在9路圍棋的有效性，具體方法是證明「模擬平衡化」超越了知名的監督式演算法Minorization-Maximization (MM)大約有90 Elo之多。第二個貢獻是針對19路圍棋，系統式的實驗了各種不同之時間控制的方法。實驗結果清楚的指明，聰明的時間控制方案可以大大的提高棋力。所有的實驗都是執行在我們的圍棋程式ERICA，而ERICA正是得益於這些啟發式演算法與實驗結果，成功取得了2010年電腦奧林匹亞的19路圍棋金牌。