基于强化学习的五子棋alpha-gomoku开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

五子棋作为一种经典的棋类游戏，具有规则简单易懂、棋盘空间相对较小等特点，长期以来受到广大群众的喜爱。

然而，五子棋变化繁多，其状态空间复杂度极高，对传统的搜索算法提出了巨大挑战。

近年来，强化学习作为机器学习领域的一个重要分支，在解决复杂决策问题上展现出巨大潜力，特别是在围棋、象棋等棋类游戏领域取得了突破性进展。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，强化学习在棋类博弈领域取得了令人瞩目的成就。

alphago、alphazero等人工智能程序相继战胜了人类世界冠军，标志着人工智能在棋类博弈领域达到了前所未有的高度。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.五子棋博弈环境构建:设计并实现一个五子棋博弈环境，用于模拟真实五子棋游戏规则，并为强化学习算法提供训练和测试平台。

2.强化学习模型设计:选择合适的强化学习算法（如深度强化学习算法），并设计相应的网络结构和参数，用于训练五子棋ai模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解五子棋博弈、强化学习、深度学习等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.系统设计:设计alpha-gomoku系统的整体架构，包括博弈环境、强化学习模型、训练数据生成模块、模型评估模块等部分，并确定各模块之间的接口和数据流。

3.模型实现:选择合适的深度学习框架（如tensorflow、pytorch等），实现强化学习模型，并根据五子棋博弈的特点对模型进行优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.基于深度强化学习的五子棋ai:将深度强化学习算法应用于五子棋博弈，设计并实现一种基于深度神经网络的五子棋ai模型，探索深度强化学习在五子棋博弈中的应用潜力。

2.高效的训练数据生成方法:结合自我对弈和人类棋谱数据，设计一种高效的训练数据生成方法，提高模型训练效率和模型性能。

3.改进的模型评估指标:针对五子棋博弈的特点，设计更合理的模型评估指标，更准确地评估模型性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘建伟,郭航,王傲,等.深度强化学习综述:理论及应用[j].计算机学报,2021,44(08):1537-1562.

[2] 程玉胜,张海玲.深度强化学习研究综述[j].智能系统学报,2021,16(02):217-230.

[3] 赵冬斌,刘志刚,周志华.深度强化学习的挑战与机遇[j].自动化学报,2020,46(07):1312-1323.