資訊工程學系

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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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    較高維度演繹競局問題最佳演算法之設計與分析
    (2009) 黃立德; Li-Te Huang
    隨著眾多領域中最佳化問題的逐步探索,發現許多重要的問題都能被轉換成演繹競局問題(deductive game)的模型,例如編碼理論(coding theory)、電路測試(circuit testing)、密碼系統破解(differential cryptanalysis)、附加條件搜尋(additive search problem)等問題。換言之,在演繹競局問題上的研究將使其他相關領域問題的求解露出希望曙光,因此發展有效解決演繹競局問題的方法變得不容遲緩。 在過去數十年間,有許多針對演繹競局問題的研究產生。Mastermind與AB game(或稱為Bulls and Cow)是最有名的兩種演繹競局問題,知名的電腦科學家Donald E. Knuth在1976年於論文中介紹此二者並針對Mastermind做相關研究。在本論文中,我們提出一系列理論剪裁(theoretical-pruning)的最佳化方法與數學證明來解決這兩種問題。 在運用這些新方法到欲解決的問題後,我們得到下列新的成果: (1)我們提出一個適用於各種演繹競局問題的admissible heuristic。同時,我們根據此admissible heuristic,提出一個更有效率的演算法來解決Mastermind,最後亦得到Mastermind在平均狀況下的最佳策略。 (2)針對AB game,我們提出一個更精緻的剪裁演算法(pruning algorithm)來處理它。很幸運地,最後我們得到AB game在平均狀況下的最佳策略且其平均猜測次數為5.213。 (3)我們針對在最差狀況下3×n AB games的最佳策略做理論性的分析。最後我們成功地導出一個計算最差狀況下的最佳猜測次數之公式。 (4)我們研究一個AB game的變型,稱為容許一次錯誤回應之AB game。最終我們求得其最佳猜測次數為8。
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    電腦象棋深象中局程式的設計與實作
    (2006) 黃文樟
    電腦博奕在人工智慧領域中,一直是引人關注的,在深藍打敗西洋棋棋王Karsparov之後,象棋由於複雜度與西洋棋接近,在資料結構與搜尋演算法方面與西洋棋有許多相似或共通之處,成為下一個最有可能打敗人類棋王的棋類遊戲,近年來也吸引了許多人投入研究。 本論文介紹電腦象棋程式“深象”(取得了在義大利杜林舉辦之第十一屆Computer Olympiad象棋比賽銅牌)的基本資料結構、搜尋演算法與審局函數的設計,以及對所使用的資料結構與搜尋演算法進行測試與分析,並針對提高棋力的核心-審局函數,提出我們的改進方案。 關鍵字:電腦象棋、搜尋演算法、審局函數、人工智慧。