不平衡分類(lèi)器博弈模型及其在中國(guó)象棋中的應(yīng)用.pdf

1、計(jì)算機(jī)博弈是人工智能領(lǐng)域里的熱點(diǎn)研究課題。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)博弈模型使用極大極小搜索與評(píng)估函數(shù)相結(jié)合的方式，棋力高低依賴于搜索的深度。在計(jì)算性能較低的平臺(tái)上搜索深度加深會(huì)延長(zhǎng)行棋的反應(yīng)時(shí)間。
　　 本文提出了一種應(yīng)用不平衡學(xué)習(xí)技術(shù)使用專家譜訓(xùn)練分類(lèi)器的機(jī)器博弈解決方案。它使用分類(lèi)器模型對(duì)中國(guó)象棋的策略進(jìn)行建模，將每一步行棋時(shí)所有可行的招法看作是分類(lèi)器的輸入，而分類(lèi)器的輸出則是對(duì)不同招法的評(píng)判。在行棋時(shí)選擇其中評(píng)判較高的招法。因此該模型的

2、反應(yīng)速度較快，只相當(dāng)于傳統(tǒng)博弈樹(shù)一層搜索的時(shí)間。分類(lèi)器博弈模型中所使用的分類(lèi)器通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法獲得。在訓(xùn)練分類(lèi)器時(shí)，首先從專家棋譜中抽取訓(xùn)練數(shù)據(jù)并制定類(lèi)標(biāo)。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)集是類(lèi)別不平衡的。因此，在訓(xùn)練分類(lèi)器時(shí)使用了不平衡學(xué)習(xí)的理論和技術(shù)。這種技術(shù)的引入使得分類(lèi)器模型有了更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，而且對(duì)于不同的局面可以單獨(dú)訓(xùn)練分類(lèi)器，增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性。
　　 在本文的實(shí)驗(yàn)中采用了在中國(guó)象棋評(píng)估函數(shù)中常用的神經(jīng)網(wǎng)