一种改进的分布式遗传算法在机器博弈中的应用研究

发布时间：2018-01-07 21:47

  本文关键词：一种改进的分布式遗传算法在机器博弈中的应用研究　出处：《北京理工大学学报》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为提高机器博弈系统的智能水平,改善传统方法在静态评估参数组合优化训练中效率低下和训练结果质量不高的问题,提出一种分布式氏族遗传算子,从种群扩充方法和染色体复制的过程中实现了对自适应性遗传算法的改进.改进后的遗传算子在亲子代优良性状继承能力和基因表达的可解释性上有所提高,并在国际跳棋的优化实例中取得良好训练结果.通过仿真实验验证了所提出算法在处理一般性问题时性能稳定可靠.
[Abstract]:In order to improve the intelligence level of the machine game system , the problem of low efficiency and low quality of training result in the combination optimization training of the static assessment parameters is improved by the traditional method . The improvement of the adaptive genetic algorithm is realized in the process of population expansion method and chromosome duplication . The improved genetic operator has improved the inheritance ability and gene expression of the parent progeny , and obtains good training results in the optimization example of international chess . The proposed algorithm is proved to be stable and reliable in dealing with the general problems through simulation experiments .

【作者单位】： 沈阳航空航天大学工程训练中心;沈阳航空航天大学航空航天工程学部;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61103123,61203170) 航空基金资助项目(2015ZB54007,2015ZC54008) 辽宁省教育厅科学研究资助项目(L201608)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 机器博弈是人工智能研究领域的一个重要分支,其决策模型的算法研究是提升机器博弈智能水平的关键.谷歌Deep Mind团队应用深度学习算法训练计算机围棋中的价值网络取得了良好的训练结果[1].在其它棋种中也有相应的博弈模型算法研究成果涌现[2].机器博弈系统主要包含4个部分:着

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本文编号：1394366