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一种求解棋盘类游戏目标达成问题的新方法

人工智能 2024-12-17 v2 机器学习

摘要

目标达成问题是一类设定特定局面并带有明确目标的谜题。一个被充分研究的例子是围棋中的死活(L&D)问题,它帮助棋手磨练识别区域安全性的技巧。许多先前的方法如lambda搜索先尝试空着,再推导所谓的相关区域(RZs),在区域之外对手无需搜索。本文首先提出一种新颖的基于RZ的方法,称为基于RZ的搜索(RZS),用于求解围棋死活问题。RZS在事后判定某着是否为空着之前先尝试该着。这意味着我们无需依赖空着启发式,从而得到更优雅的算法,使其也能无缝融入我们求解器中AlphaZero的超人水平对弈。为将AlphaZero改造用于求解,我们还提出一种称为更快致活(FTL)的新训练方法,它修改AlphaZero以诱使其更快取胜。我们使用RZS和FTL求解围棋死活问题,即从一本职业死活书中106道题目解出68道,而先前程序仅解出11道。最后,我们讨论该方法的通用性:RZS适用于求解许多其他棋盘类游戏的目标达成问题。

关键词

引用

@article{arxiv.2112.02563,
  title  = {A Novel Approach to Solving Goal-Achieving Problems for Board Games},
  author = {Chung-Chin Shih and Ti-Rong Wu and Ting Han Wei and I-Chen Wu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02563},
  year   = {2024}
}

备注

The main text is the final version to AAAI-22