學位論文

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20141

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Subject: search.filters.subject.Bayesian belief network

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    電腦麻將程式TaKe的設計與實作
    (2014) 沈庭瑋; Ting-Wei Shen
    近年在科技不斷進步之下，人工智慧電腦對局也不斷有新的發展與成果，越來越多新的技術被研發出來，舊有的技術也越來越成熟，但是相對於明確資訊的對局遊戲，不明確且帶有機率性的對局遊戲程式一直以來在學術上討論、探討的相關演算法較為少見，因此在這篇論文之中將會討論關於電腦麻將程式的人工智慧開發，所運用到的技術。 在本篇論文中，將會說明電腦麻將程式TaKe中所使用到的貝氏信賴網路演算法，以及人類麻將高手會使用的打牌技巧，如何來輔助電腦程式，找尋在過去麻將論文中較少提到的避免放槍機制，提供新的捨牌策略，以做到降低放槍機率。 目前該程式曾在TAAI 2013電腦對局比賽獲得銅牌，在TCGA 2014電腦對局比賽雖然獲獎未果，但是在比賽過程中該程式放槍次數是最低的，以玆證明使用的方法確實能達到期望中避免放槍的效果。在台灣十六張麻將雖然多以胡牌為最主要目的，但是在日本麻將因計分方式不同，因此未來若是有興趣開發日本麻將，或是在其他帶有機率性、不明確資訊遊戲的電腦程式開發，期望本論文能給予開發者一些啟發。