摘要
本文探讨了基于蒙特卡洛方法的强化学习博弈程序的原理,基于该原理结合BP算法设计了一个进行自学习的苏拉卡尔塔博弈程序。实验证明,该方法能让智能体不断的学习提高棋力,避免了繁琐的手工构建静态评估函数过程。
The author discusses the principle of MCTS-based reinforcement learning.Based on this principle,BP algorithm is combined,we design a self-learning game playing program of Surakarta.The experiment shows that the methods can improve the performance of the agent,avoiding design static evaluating function by hand.
作者
王仁泉
丁濛
李淑琴
石露颖
戚译中
刘朔言
WANG Renquan;DING Meng;LI Shuqin;SHI Luying;QI Yizhong;LIU Shuoyan(School of Computer,Beijing Information Science&Technology University,Beijing 100101,China)
出处
《智能计算机与应用》
2020年第4期6-8,12,共4页
Intelligent Computer and Applications
基金
北京信息科技大学2019年促进高校内涵发展-大学生科研训练项目(5101923400)