學位論文
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Item 電腦暗棋之人工智慧改良(2011) 勞永祥; Lou Weng Cheong一直以來電腦棋類人工智慧的發展主要集中在完全資訊的遊戲，完全資訊的棋類遊戲，盤面的資訊能完全掌握，審局資訊充足，並不含機率的成分。 電腦暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲，不像西洋棋、中國象棋是屬於完全資訊的棋類遊戲，如果用一般遊戲樹進行搜尋，在走棋與翻棋夾雜的情況下，若需要對未翻棋子也要作走步搜尋，則需要對所有的未翻棋子都作假設模擬，以求得一個接近的結果。但並不容易準確的審出結果。 經過ICGA 2010、TAAI 2010及台大資工所game theory課程等多次電腦暗棋比賽，由國立東華大學資訊工程所、國立台灣師範大學資訊工程所以及國立臺灣大學資訊工程所等所開發的電腦暗棋程式都有著共同問題，就是走子或翻棋，都還不太理想。 由於無法合理地走子或翻棋，導致走閒步，棋局無進展。這樣的結果使得在電腦暗棋的比賽中，往往優勢的一方也因為無目標，局勢無法進展，而變成平手結果。 本論文主要提出電腦暗棋的一套新的策略以解決局勢無法順利進展的問題。另外提出更準確的棋子間距離影響力之計算方法。實測結果顯示，本程式Black Cat 比起去年ICGA 2010及TAAI 2010的亞軍程式Dark Chess Beta（本校研究生謝政孝所研發）約有五成六的贏率。Item 暗棋中棋種間食物鏈關係之探討與實作(2010) 謝政孝電腦棋類一直是人工智慧發展的重要領域之一，而電腦暗棋至今仍較少人對其做較深入的研究。暗棋是屬於不完全資訊含機率性的棋類遊戲，不像西洋棋、象棋是屬於完全資訊的棋類遊戲，所以如果用一般遊戲樹進行搜尋，在走棋與翻棋夾雜的情況下，會因分枝度過大而無法做深入的搜尋，因此難以做出較佳的決策。 本論文希望改良先前謝曜安研究生的暗棋程式，首先改進他的走步生成方式，與審局函數的計算。由於他的審局函數是採用靜態子力去計算分數，不論盤面資訊如何，其各個子力價值恆為固定，在許多情況下會產生誤判，我們希望可以藉由盤面改變而動態的改變子力價值，更客觀小心的審視盤面，並以這審局函數來實作在暗棋中關於其棋種間特殊的食物鏈關係，以期加強暗棋程式的棋力程度，並使棋力超越人類玩家水平。