電腦麻將溝通程式MJTalk的設計與實作及電腦麻將程式MahJongDaXia3的演算法探討

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2019

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由於目前麻將程式比賽時,都需依賴提供的遊戲平台,該平台的好處是圖形化介面及完整的功能,但還是有許多不足的地方,像是無法重複開桌測試,每次測試完後都需重啟伺服器。導致需要大量測試時,時間上的浪費,因此我們決定自行研發一套電腦麻將溝通程式MJTalk。在這篇論文前半段將會討論到MJTalk的設計與實作。在本論文所研發的電腦麻將溝通程式MJTalk,採用standinput/standoutput方式溝通,使用隨機亂數來模擬洗牌及發牌,而其他程式間的溝通指令則依照交大林正宏所撰「麻將平台與人工智慧程式溝通協定」中的規定來傳輸,其餘的功能像是胡牌判斷、特殊牌型判斷、代打模式等設計都會在論文中做探討。 2016年由於AlphaGo打敗了人類的世界棋王李世石,造成人工智慧、大數據、深度類神經網路等該領域科技蓬勃發展。而在人機對戰的棋類遊戲中,麻將由於多人遊戲、不完全資訊跟機率問題,屬於運氣成分比較重的遊戲,其他遊戲常用的演算法較難適用於麻將,因此一直以來都不容易跟人類玩家抗衡,相關算法以及論文討論也相對上比較少量,而在這篇論文後半段將會討論到關於電腦麻將程式MahJongDaXia3的演算法探討。 由於現今電腦麻將程式的主流都是在進攻方面做研究,如何最快速的達成胡牌,才是它們所追求的,因此忽略了防守方面的演算法探討。如何在進攻與防守間達成最佳的平衡也是一個重要的課題,而在論文的後半部則會對於電腦麻將程式MahJongDaXia3的演算法做防守方面的探討及改進。

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人工智慧, 麻將平台與人工智慧程式溝通協定, 麻將對局

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