张亦鹏
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：北京信息科技大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 棋盘局面数据标定方法研究被引量：3
- 2020年
- 基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据,但众多小众计算机博弈比赛棋种存在缺少人类对局记录作为训练样本的问题,因此在使用深度学习模型前如何生成一个合理标定的局面数据集是值得研究探讨的问题。针对点格棋博弈问题,提出了一种数据哈希去重以及局面标定方法。根据不同阶段回合局面数据的特点,通过alpha-beta完全搜索、回溯标定、并行化MCTS算法标定以及对称扩展技巧,收集并标定不同回合数的点格棋局面样本。实验共获得了包含15000000个带标定点格棋局面样本的数据集,为基于深度学习模型的点格棋有监督训练提供了保障。此外,所提方法也为其他棋种训练数据的获取提供了有价值的借鉴。
- 丁濛张亦鹏张亦鹏
- 关键词：计算机博弈
- 中国象棋博弈程序中边界判断的优化方法研究
- 2016年
- 针对中国象棋博弈程序中边界判断的执行效率问题,尝试利用将边界判断语句中的数值比较操作替换为位运算操作的方法,实现单个判断分支执行效率的提高;提出"短路截断效率"概念,并以其为依据对多个判断分支进行排序从而提高整个条件判断语句的执行效率。实验证实,所提改进在浅层博弈树搜索中确实能够较明显地提高局面查询效率。
- 丁濛张亦鹏
- 关键词：中国象棋位运算
