MiniAlphaGo黑白棋 蒙特卡洛搜索
创始人
2024-02-21 01:43:04

做个笔记。


一、蒙特卡洛在黑白棋的应用

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
输入:棋盘𝑏𝑜𝑎𝑟𝑑、当前执子方𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟、搜索时间𝑡𝑖𝑚𝑒_𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡、模拟策略𝑠𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒𝑔𝑦

创建蒙特卡洛树的根节点𝑟𝑜𝑜𝑡,表示当前棋局𝑏𝑜𝑎𝑟𝑑

在搜索时间内,循环以下步骤生成蒙特卡洛树:

(1)选择 Selection——根据 𝑼𝑪𝑩值 ,搜索返回值最大的叶子结点 𝑳

  • 第一次蒙特卡洛搜索时,必返回根节点𝑟𝑜𝑜𝑡。
  • 之后的每次,会计算并返回𝑈𝐶𝐵1值最大的节点𝐿。

(2)扩展 Expansion——扩展节点𝑳的子结点𝑴

  • 当前执子方落子合法的位置,都作为𝐿的子结点。
  • 随机扩展一个子结点作为𝑀,
  • 其余子结点由于𝑈𝐶𝐵1值无穷,下次优先选择。

(3)模拟 Simulation——模拟当前棋局走向,记录输赢及胜子数量

  • 从结点𝑀开始,模拟双方落子,直到胜负。
  • 模拟策略可以多样化。
    比如,随机策略,贪心策略

(4)回溯 back propagation——从节点𝑴开始回溯

  • 回溯过程为了保持𝑈𝐶𝐵1公式求解,
    不同执子层以相反效果加上回溯值。
  • 计回溯值的策略也可以多样化。
    如以胜负记:胜方记1,负方记0,平局记0.5
    或以胜子数记:
    胜方记胜子数,负方记负子数,平局记0

二、项目

我放在了:Reversi_miniAlphaGo/algo.py,algo.py就是本地可以运行的一个版本。
如果要做前端,可以使用Reversi_miniAlphaGo/ forflask_algo.py。


原理参考:
《人工智能导论:模型与算法——吴飞》
《机器学习-蒙特卡洛搜索树 智能黑白棋》
《 蒙特卡洛树搜索算法(UCT): 一个程序猿进化的故事》

代码参考并改进自:
《深度解析黑白棋AI代码原理(蒙特卡洛搜索树MCTS+Roxanne策略)》

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