基于最大熵人工智能方法的围棋落子预测

来源期刊：昆明理工大学学报(自然科学版)2017年第2期

论文作者：吴霖 高春生

文章页码：38 - 44

关键词：人工智能;计算机围棋;落子预测;最大熵;OWL-QN;

摘    要：落子预测是通过在所有合法落子位置选择最优落子点,以提高计算机围棋棋力的重要手段.为了提高落子预测的正确率,本文利用基于人工智能的模式相对频率方法从所有落子中选择一部分落子点,通过OWL-QN（Orthant Wise Limited-memory Quasi-Newton）算法对最大熵模型进行训练,使用训练得到的最大熵模型对相对频率较高的一部分落子点进行重排名来获得最优落子点.通过实验获得了20.58%的落子正确率,表明该方法对落子预测有着一定的指导意义.