資訊工程學系
Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/60
本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。
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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。Item 暗棋程式DarkCraft的設計與實作(2012) 施宣丞; Hsuan-Chen Shih電腦對局在人工智慧領域中佔有很大的份量，它主要分為完全資訊遊戲和不完全資訊遊戲兩大類，完全資訊遊戲是指所有玩家都可以掌握全部資訊的遊戲，例如：圍棋、西洋棋、象棋，不完全資訊則是各方玩家都只能掌握一部分資訊的遊戲，例如：暗棋、麻將、撲克牌遊戲，其中電腦暗棋是近年剛起步，擁有很大發展空間的不完全資訊遊戲。 一個程式的基礎是資料結構，有了好的資料結構才可以讓我們有足夠的基礎去構思出好的演算法，本研究將西洋棋最有效率的資料結構BitBoard融合到暗棋裡，讓程式能有很快的執行速度，並改良演算法強化棋力。 本研究已設計並實作了一個暗棋程式DarkCraft，在2011年於荷蘭獲得由國際電腦對局協會(International Computer Games Association)舉辦之電腦奧林匹亞(Computer Olympiad)冠軍。Item 電腦暗棋程式Observer的設計與實作(2014) 徐大開近幾年來電腦暗棋程式逐漸發展，目前已具有一定程度的棋力。暗棋程式下棋時需要考慮走子和翻子之間的選擇。如果選擇翻子，還要考慮期望值的問題。 本程式會評估各個子力的價值，並使用搜尋尋求一個好的走法，另外有時候要做特殊處理以解決一些盤面上的問題。在翻子的問題上我們除了算出期望值之外，還做了一些額外的調整。 在殘局時由於棋子可走的空間通常較大，使得搜尋時每一層會有較多的步數。當每一層的步數變多時，能搜尋的層數就下降了。如果有殘局庫，程式搜尋的過程在找到殘局庫的內容後可以馬上知道結果，以提高殘局時程式搜尋的效率。我們實作出可以有一個暗子的五子以內的殘局庫，使得程式在殘局的處理上更有方向性。 本程式在TCGA 2014的比賽中得到銅牌。希望讀者能夠從本文所使用的方法中發現一些值得參考的地方。Item 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。