學位論文
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Item 利用強化特定牌型得分方法改良麻將程式(2022) 陳均泓; Chen, Jiun-Hong近年來隨著人工智慧在電腦對局領域蓬勃發展，電腦對局領域的程式強度已經有了明顯成長。麻將為一個多玩家、機率性且不完全資訊的遊戲，由於麻將遊戲隨機且有限資訊的特性，也增加了遊戲的複雜度及困難度。本篇論文將會針對臺灣麻將遊戲的規則，並且參考先前的相關研究，針對麻將程式進行改良。本篇論文將延續「利用棄牌資訊強化策略改良麻將程式」論文，使用規則導向與進胡數計算為主要的程式架構，並且針對原程式中的缺點，提出相對應的演算法進行改良。本論文將會依照進攻與防守兩個方面進行改良。進攻方面以原先的進胡數計算為主要架構達到快速胡牌的目標，並且進一步注重在台分的獲取，能夠獲取更多的分數。防守方面進一步降低程式放槍率，降低分數的損失。實驗數據顯示，改良後的程式 Seofon_v2，其不同版本與原版程式 Seofon 進行對戰，皆能夠獲得超過56%的勝率。Item 利用棄牌資訊強化策略改良麻將程式(2021) 林宗翰; Lin, Zong-Han麻將是一個多人、機率型、不完全資訊遊戲，做為一個歷史悠久且熱門的遊戲，根據玩家地域不同而發展出了許多地區性規則，本篇論文將以台灣麻將作為研究課題，以前人提出的規則導向架構為基礎對麻將程式進行改良。架構上延續「利用他家資訊模組改良麻將程式」論文，採用進胡數計算的方式拆分手牌，並且針對該架構的弱點提出演算法改進，發展出數個構想嘗試改善遇到的程式缺陷。在原本的架構中，會蒐集其他玩家的棄牌資訊用以推論其他玩家不需要的牌，並且應用在遊戲終盤防守。而本論文則將棄牌資訊同時應用在輔助構築手牌，利用其他玩家的棄牌資訊調整手牌的權重，在剩餘張數相近的狀況下能夠將手牌導向更容易透過他人棄牌進牌的狀態，將比原本只依賴進牌機率的策略更具有積極性。實驗數據顯示，被命名為Seofon的新版程式對上原版程式zei得到56%的勝率，並且在ICGA 2020、TCGA 2021與ICGA 2021電腦對局競賽的麻將項目分別取得2銀1金的成績，與另外兩支金牌程式互有勝負。