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基于强化学习的苏拉卡尔塔博弈算法
1
作者
王仁泉
丁濛
+3 位作者
李淑琴
石露颖
戚译中
刘朔言
《智能计算机与应用》
2020年第4期6-8,12,共4页
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。
关键词
强化学习
计算机博弈
苏拉卡尔塔棋
人工神经网络
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职称材料
题名
基于强化学习的苏拉卡尔塔博弈算法
1
作者
王仁泉
丁濛
李淑琴
石露颖
戚译中
刘朔言
机构
北京信息科技大学计算机学院
出处
《智能计算机与应用》
2020年第4期6-8,12,共4页
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)
文摘
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。
关键词
强化学习
计算机博弈
苏拉卡尔塔棋
人工神经网络
Keywords
Reinforcement Learning
Computer Game
Surakarta
Artificial Neural Network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于强化学习的苏拉卡尔塔博弈算法
王仁泉
丁濛
李淑琴
石露颖
戚译中
刘朔言
《智能计算机与应用》
2020
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