基于博弈树搜索和强化学习的gomoku系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

五子棋作为一种传统的棋类游戏，具有简单的规则和深刻的策略性，长期以来一直受到人工智能研究者的关注。

开发强大的五子棋人工智能系统，不仅有助于提升人工智能在博弈领域的水平，也对推动机器学习、强化学习等相关领域的发展具有重要意义。

近年来，随着计算能力的提升和深度学习技术的突破，博弈树搜索和强化学习成为了人工智能领域的研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

五子棋ai的研究历史悠久，早期的研究主要集中于博弈树搜索算法，例如极大极小值搜索、alpha-beta剪枝等。

然而，由于五子棋状态空间巨大，传统的博弈树搜索算法难以有效应对。

近年来，随着机器学习和强化学习技术的兴起，五子棋ai的研究取得了显著进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
本研究将结合博弈树搜索和强化学习方法，构建一个高效、智能的五子棋系统。

具体研究内容包括：
1.五子棋游戏规则和状态空间分析:对五子棋游戏的规则进行形式化描述，并分析其状态空间特征和复杂度，为后续算法设计提供理论基础。

2.博弈树搜索算法研究:研究蒙特卡洛树搜索（mcts）算法及其改进算法，例如uct算法等，并将其应用于五子棋游戏，实现高效的棋局搜索和评估。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究国内外关于博弈树搜索、强化学习和五子棋ai的文献资料，了解相关算法的原理、发展现状和最新研究成果，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.系统设计:设计基于博弈树搜索和强化学习的五子棋系统架构，包括游戏状态表示、博弈树搜索模块、强化学习模块、特征提取模块等，并确定各模块之间的接口和数据流程。

3.算法实现:选择合适的博弈树搜索算法和强化学习算法，并结合五子棋游戏特点进行改进和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的博弈树搜索和强化学习结合方法:针对五子棋游戏特点，研究将博弈树搜索和强化学习算法相结合的新方法，例如，使用强化学习模型指导博弈树搜索，或者使用博弈树搜索结果改进强化学习模型等，以提高搜索效率和决策水平。

2.深度特征提取和模型结构优化:研究基于深度学习的五子棋棋盘特征提取方法，例如，使用卷积神经网络（cnn）提取空间特征，并结合长短期记忆网络（lstm）提取时间序列特征等。

同时，针对五子棋游戏的特点，设计高效的深度神经网络模型，例如，使用注意力机制（attentionmechanism）关注关键棋子和区域等，以提升模型的预测准确性和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘洋,史忠科.博弈论视角下“互联网 ”背景下共享经济发展模式研究[j].经济研究导刊,2017(3):42-44.

2. 张志华.机器博弈与强化学习[j].中国计算机学会通讯,2016,12(1):1-3.

3. 邓小铁.alphago的厉害之处[j].科技导报,2016,34(6):20.