使用蒙特卡洛树搜索算法来完成黑白棋 AI
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接住路过的风
2023-01-13 16:43:16
选择阶段，AI根据策略选择下一步落子位置；扩展阶段，基于当前状态生成可能的后续状态；模拟阶段，对选择的路团橡径进行随机模拟，评估潜在的棋局结果；反向传播则将模拟结果反向传播回搜索树，更新节点的策略评估。
实验中，作者注意到衡圆超参数k的设置对AI稳定性影响显著，比如从k=0.2到k=0.4的调整，虽然提高了运行速度，但稳定性下降，说明采样分数对策略选择的影响需要精细调节。
在代码实现上，作者面临了将棋盘状态编码为树节点的挑战，但通过学习和参考，成功实现了这一过程。然而，代码的可读性有待提高，部分未完全探索节点的处理存在小问题。
总结来说，蒙特卡洛树搜索为黑白棋AI提供了强大的决策支持，但优化超参数和提升代码结构清晰度是提升性能的关键。通过不断试验和调整，AI的性能有望进一步提升。
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