关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法的并行优化的综述.docx

随着人工智能的火热，机器游戏变得越来越熟悉。机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因此常被用来研究与机器博弈相关的算法。本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。 主要内容为关于亚马逊棋的蒙特卡洛博弈算法的并行优化综述，对相关内容进行了调研和总结，首先是引言部分，简要介绍亚马逊棋的相关知识，其次介绍应用于亚马逊棋的相关博弈算法，如：极大化极小法(MiniMax)、Negamax算法、PVS算法和Alpha-Beta等搜索算法。适用于研究计算机领域、人工智能领域的用户下载研究使用，该文章为原创，严禁盗用抄袭，如有发现，将追究侵权责任，同时涉及学术不端问题。 此前将该文档借与他人浏览，所发布本文档目的在于：避免被学术不端者盗用。