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基于蒙特卡洛博弈树搜索和策略价值神经网络的五子棋AI,具有自我对弈和学习功能

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Starry-Wing/GobangChess_AI3.5

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GobangChess_AI3.5

Starwing - 五子棋AI3.5版. 能够进行自我对弈并从中学习。

代码结构与3.0相同 https://github.com/Starry-Wing/GobangChess_AI3.0

在3.0的基础上,增加神经网络卷积层数,增加特征通道数

特征通道包括:

1.当前玩家的棋子位置(board_state[0]):对应棋盘上当前玩家的棋子位置,当前玩家的棋子用 1 表示,其他位置用 0 表示。

2.对手玩家的棋子位置(board_state[1]):对应棋盘上对手玩家的棋子位置,对手玩家的棋子用 1 表示,其他位置用 0 表示。

3.空白位置(board_state[2]):对应棋盘上空白位置,空白位置用 1 表示,其他位置用 0 表示。

4.当前玩家连续棋子计数(board_state[3]):对应棋盘上每个位置的当前玩家连续棋子计数(水平、竖直、右斜、左斜方向)。此通道为每个位置存储当前玩家在该位置及其相邻位置的连续棋子数量。

5.对手玩家连续棋子计数(board_state[4]):对应棋盘上每个位置的对手玩家连续棋子计数(水平、竖直、右斜、左斜方向)。此通道为每个位置存储对手玩家在该位置及其相邻位置的连续棋子数量。

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