基于意图的人工生命博弈行为选择研究

论文摘要

人工生命是人工智能的发展,行为选择是人工生命研究的一个核心问题。博弈在人工智能研究领域中相当于遗传学中“果蝇”的作用。中国象棋在众多博弈中有着复杂度适中,判断胜负简单的特点,受到广泛推广。意图是智能的重要因素。在对抗环境中,意图研究对抗双方的行为趋势,对决策和行为选择有重要作用。人在下棋时,有自己的风格和规律。引擎程序下棋时,根据自己的评估函数和搜索算法选择下一步着法,同样具有一定的规律。本文将中国象棋当作一个人工生命智能体,智能体通过与对手多次下棋,找到对手的走棋规律,提前判断对手下一步的行为趋势,提前采取措施,在一定程度上提高取胜概率。HMM模型广泛应用于分析事物发展规律、事物预测等领域中。本文建立了基于HMM的意图模型,形式化与中国象棋博弈智能体中。智能体通过与对手多次博弈,试图发现对手的走棋规律。针对中国象棋搜索空间大,复杂度高的特点,实现了按照意图的剪枝搜索,缩小了搜索空间,提高了搜索速度与效率。文章主要分析了以下5个问题:第一、分析了博弈论的相关概念,博弈树的基本思想,博弈树搜索的常用算法,以及中国象棋博弈的特点和关键技术;第二、分析了意图对智能的重要作用和在对抗环境中的意图机制,在中国象棋中引入意图的意义;第三、分析了意图识别的解决方法,重点介绍了HMM模型的原理、应用和相关算法。建立了基于HMM的意图预测模型,形式化于中国象棋博弈智能体中;第四、采用机-机博弈方式进行实验,在博弈过程中智能体学习对手的走棋规律,建立针对对手的意图模型。智能体再次与相同对手博弈时能识别出对手,根据建立好的针对对手的意图模型预测对手的行为趋势,并产生自己的意图,以意图为向导进行搜索和博弈行为选择;第五、通过大量训练,不断优化针对对手的模型参数,不断学习。随着训练次数增多,智能体与特定对手博弈时越来越强。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 人工生命研究现状
• 1.2.2 行为选择研究现状
• 1.2.3 中国象棋计算机博弈研究现状
• 1.3 问题提出
• 1.4 研究意义及内容
• 1.4.1 研究意义
• 1.4.2 主要内容
• 1.5 章节安排
• 2 博弈论与意图研究
• 2.1 博弈论
• 2.1.1 博弈论的概率与发展历史
• 2.1.2 博弈的要素及分类
• 2.2 博弈树
• 2.2.1 博弈树的基本思想
• 2.2.2 博弈树搜索技术
• 2.3 中国象棋计算机博弈
• 2.3.1 中国象棋博弈特点
• 2.3.2 关键技术
• 2.4 意图的应用研究
• 2.4.1 意图与智能的关系
• 2.4.2 意图识别的应用领域
• 2.4.3 对抗意图
• 2.4.4 意图识别的研究方法
• 3 HMM 模型及其应用
• 3.1 引言
• 3.2 模型介绍
• 3.2.1 马尔可夫链
• 3.2.2 隐马尔可夫模型
• 3.2.3 HMM 模型表示
• 3.3 HMM 的三个基本问题及其基本算法
• 3.3.1 三个基本问题
• 3.3.2 基本算法
• 3.4 HMM 模型应用于中国象棋
• 4 基于 HMM 的意图模型设计
• 4.1 引言
• 4.2 意图模型设计
• 4.2.1 两个状态
• 4.2.2 三个概率矩阵
• 4.3 参数确定：学习问题
• 4.4 引擎识别：评价问题
• 4.5 意图识别：解码问题
• 4.6 意图产生和行为选择
• 4.6.1 意图产生
• 4.6.2 行为选择
• 5 实验设计
• 5.1 平台搭建
• 5.1.1 局面表示
• 5.1.2 估值函数
• 5.2 平台改进
• 5.2.1 改进评估函数
• 5.2.2 改进着法生成
• 5.2.3 改进搜索过程
• 5.3 实验
• 5.3.1 实验准备
• 5.3.2 态势计算
• 5.3.3 确定模型参数
• 5.3.4 识别引擎
• 5.3.5 意图识别
• 5.3.6 参数优化
• 5.3.7 实验结果
• 6 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 存在的问题与展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果