五子棋AI深度强化学习的神奇世界

2023-01-17 02:30:24

五子棋中的深度强化学习：人工智能与传统游戏的巅峰碰撞

蒙特卡洛树搜索：随机与策略的共舞

想象一下你在五子棋盘前，面对着茫茫棋局，不知所措。这时，蒙特卡洛树搜索（MCTS）悄然登场，它就像一位经验丰富的军师，为你指点迷津。MCTS通过模拟大量可能的走法，计算出每一步的胜率，为你选出最佳策略，宛如一位运筹帷幄的将军。

策略价值网络：棋盘上的智者

策略价值网络（PVN）就像一位沉着冷静的智者，能够洞悉棋盘上的风云变幻。它可以评估当前局势，给出两个至关重要的值：策略值和价值值。策略值告诉你哪一步棋最可能让你获胜，而价值值则预估了你的胜率。有了PVN的指引，你仿佛拥有了先见之明，运筹帷幄，决胜千里。

强化学习：机器的自我修养

强化学习犹如机器的自我修养之旅。它让机器在不断的与自己对弈中，通过记录每一步的胜率和价值，不断调整PVN的参数，完善自己的策略。这个过程宛如武侠小说中高手习武，通过一次次的实战，锤炼自己的功夫，提升自己的境界。

五子棋AI的未来：挑战人类，超越自我

五子棋AI的征程远未结束，它的未来充满着无限的可能性。它有望挑战人类顶尖棋手，甚至超越人类，成为五子棋的绝对王者。随着深度强化学习技术的不断进步，五子棋AI将不断进化，谱写新的传奇篇章。

代码示例

import numpy as np
import random

class MCTSNode:
    def __init__(self, state, parent=None):
        self.state = state
        self.parent = parent
        self.children = []
        self.wins = 0
        self.visits = 0

class MCTSAgent:
    def __init__(self, board_size):
        self.board_size = board_size
        self.root = MCTSNode(np.zeros((board_size, board_size)))

    def select_action(self):
        node = self.root
        while node.children:
            node = self.select_child(node)
        return self.rollout(node.state)

    def select_child(self, node):
        best_child = None
        best_score = -np.inf
        for child in node.children:
            score = child.wins / child.visits + np.sqrt(2 * np.log(node.visits) / child.visits)
            if score > best_score:
                best_child = child
                best_score = score
        return best_child

    def rollout(self, state):
        while not self.is_terminal(state):
            state = self.random_action(state)
        return state

    def is_terminal(self, state):
        return np.max(state) == 5 or np.min(state) == -5

    def random_action(self, state):
        available_actions = np.where(state == 0)
        return state.copy().reshape(-1)[random.choice(range(len(available_actions[0])))].reshape(state.shape)