基于博弈树搜索和强化学习的gomoku系统文献综述

Gomoku五子棋作为一种经典的棋类游戏，长久以来吸引着众多研究者的目光。

其简单的规则和复杂的策略空间为人工智能领域提供了理想的研究环境。

近年来，随着计算能力的提升和机器学习算法的进步，特别是博弈树搜索和强化学习技术的飞速发展，GomokuAI的研究取得了显著的突破。

本文首先介绍了Gomoku游戏的基本规则以及博弈树搜索和强化学习的基本概念，并回顾了GomokuAI的发展历程，包括传统搜索算法、机器学习方法以及深度强化学习技术的应用。

接着，本文重点阐述了基于博弈树搜索和强化学习的Gomoku系统的设计与实现，详细分析了蒙特卡洛树搜索(MCTS)、Q-learning、深度Q网络(DQN)等关键算法的原理和应用，并探讨了如何将这些算法有效地结合起来构建强大的GomokuAI系统。

最后，本文总结了当前GomokuAI研究中存在的挑战，并展望了未来的研究方向，包括探索更强大的强化学习算法、设计更有效的特征表示以及构建更智能的对手模型等。

关键词：Gomoku；博弈树搜索；强化学习；蒙特卡洛树搜索；深度Q网络

#1.1Gomoku游戏概述Gomoku，又称五子棋，是一种两人对弈的棋类游戏，起源于古代中国。

游戏的目标是在棋盘上形成连续的五个棋子，率先达成目标的玩家获胜。

Gomoku规则简单易懂，但其策略空间却异常复杂，即使对于人类专家来说，也充满了挑战性。