【摘 要】
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UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法是蒙特卡罗搜索算法的延展,因其鲁棒性强而受到广泛关注,且被应用于计算机博弈系统。爱恩斯坦棋是近年国内博弈大赛引进的新
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆工业职业技术学院科研处
【基金项目】
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国家自然科学基金-青年科学基金项目(61502065);重庆市基础科学与前沿技术研究计划项目(cstc2015jcyjA40041);重庆市重庆理工大学研究生创新基金(YCX2016238)资助
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UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法是蒙特卡罗搜索算法的延展,因其鲁棒性强而受到广泛关注,且被应用于计算机博弈系统。爱恩斯坦棋是近年国内博弈大赛引进的新棋种,在竞赛中投骰子所引发的随机性和娱乐性吸引了广大学者的目光。从全局优化着法角度出发,在爱恩斯坦棋博弈系统中引入UCT算法。首先,针对当前计算机多核现状,利用并行计算方法进一步优化UCT算法;其次,针对UCT算法的最优着法需求,引入当前估值因子(WINK)和次优节点平衡因子(UCTK),以此辅助增加估值的
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