文献类型：期刊文章

作　　者：张宜放[1] 孟坤[1,2]

ZHANG Yifang;MENG Kun(School of Computer,Beijing Information Science and Technology University,100101,China;Sensing and Computational Intelligence Joint Lab,Beijing Information and Science and Technology University,100101,China)

机构地区：[1]北京信息科技大学计算机学院,北京100101 [2]北京信息科技大学感知与计算智能联合实验室,北京100101

出　　处：《智能计算机与应用》

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);科技计划一般项目(KM201911232002)资助

年　　份：2020

期　　号：4

起止页码：27-31

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：以博弈树搜索为核心的α-β剪枝算法,受限于估值函数对设计者棋力水平的依赖,难以实现更进一步的提升。论文提出的UCT(Upper Confidence Bound Apply to Tree)算法结合了UCB公式和蒙特卡洛树搜索算法,弱化了算法本身对估值函数的依赖性,最大化利用计算机的算力优势,提升算法的整体效率,并利用其并行化优势优化算法,基于点格棋进行了算法的实现。

关 键 词：UCT算法  估值函数  点格棋  

分 类 号：TP301.6]