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Browsing by Author "Chang, Nai-Yuan"

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    改進AlphaZero的大贏策略並應用於黑白棋
    (2019) 張乃元; Chang, Nai-Yuan
    DeepMind的AlphaZero演算法在電腦遊戲對局領域中取得了巨大的成功,在許多具有挑戰性的遊戲中都取得了超越人類的表現,但是我們認為AlphaZero演算法中仍然有可以改進的地方。 AlphaZero演算法只估計遊戲的輸贏或是平手,而忽略了最後可能會獲得多少分數。而在像是圍棋或是黑白棋這類的佔地型遊戲中,最後所得到的分數往往會相當大地左右遊戲的勝負,於是我們提出大贏策略:在AlphaZero演算法中加入對於分數的判斷,來改進演算法的效率。 在本研究中使用8路黑白棋作為實驗大贏策略效果的遊戲,我們使用並且修改網路上一個實作AlphaZero演算法的開源專案:alpha-zero-general來進行我們的實驗。經過我們的實驗之後,使用大贏策略的模型相比未使用的原始AlphaZero模型,在經過100個迭代的訓練之後有著高達78%的勝率,證明大贏策略對於AlphaZero演算法有著十分顯著的改進效益。

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