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在靠近边上开局,棋力下降明显 #14
Comments
@zhangshun97 目前可行的方法应该是通过权重来做,给靠近边角的棋增加一个较低的权重,比如 如果有神经网络的话应该能完美解决这个问题,这其实是电脑 |
@lihongxun945 谢谢!请问这个所谓的权重,是直接乘在该点的score上嘛?因为你的整个体系都是基于score的嘛,当初也有想过加权重之类的,但是就怕掌握不好度,会出现比如为了往中间走而走出一些不好的棋?不过又感觉这样的其实可以通过一定的搜索深度来避免……嗯……感觉python的瓶颈还是搜索的不够深orz,我实现的版本也只能做到在10秒内启发式搜索最多给10个点的情况下执黑搜6层,执白搜5层,VCF和VCT是15层(不过感觉算杀这块速度还行),不知道作者你在JS上的效率大概是如何的! |
@zhangshun97 |
#10 666,厉害厉害 |
边角 确实棋力下降的很厉害,传统算法还是不太理解外势和空间的概念。。。 |
我正在向10秒以内而努力,我目前的程序9层平均就是30秒,正在拼命的想办法压缩时间 |
你好,我之前按照你博客的思路有实现过python的版本。刚刚又和你最新(2018/07/07)的版本下过一局,我执黑在角落开局,最终赢下了比赛(我是休闲玩家,很多名词比如算杀都是在这次写AI的时候才第一次听说)。我就是一路感觉下来,基于极大极小搜索的AI引擎好像对于这种“角落开局”,会陷入一种困境——进行无意义冲四、往边上下、等等一些非常“愚蠢”的下法,最终就导致其棋力下降(如果我执黑在中间下的话是很难赢的。。)。
不知道作者你有没有思考过这个问题,如有想法,还请赐教!谢谢!
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