一种基于深度蒙特卡洛的强化学习军棋AI系统

本发明公开了一种基于深度蒙特卡洛的强化学习军棋AI系统，属于人工智能AI博弈技术领域；本发明提出一种基于深度蒙特卡洛的强化学习军棋AI系统，并进一步提出了与系统相匹配的训练方法和实际对战执行方法，利用深度蒙特卡洛方法以及棋子上下限评估算法，大大提升了军棋AI的表现，具有良好的现实意义和应用前景，填补了人工智能领域军棋AI的空白。本发明解决了军棋这一非完全信息博弈游戏的AI难以设计及训练等问题，提高军棋AI对战人类时的表现。对于军棋爱好者的训练以及研究具有较大意义，提供了人机对战以及军棋AI自我对弈训练功能。

《一种基于深度蒙特卡洛的强化学习军棋AI系统》是一发明专利，专利号为 2023108257107，当前法律状态为已售，由南华大学提出申请，发明人为林文斌;吕航;王玮;杨雪晴，申请日期为2023-07-06，公开（公告）日期为2023-10-13，国际专利分类号（IPC）为 G06F18/20(2023.01)I;G06F18/22(2023.01)I;G06N3/0442(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能领域中的强化学习。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度蒙特卡洛的强化学习军棋AI系统，属于人工智能AI博弈技术领域；本发明提出一种基于深度蒙特卡洛的强化学习军棋AI系统，并进一步提出了与系统相匹配的训练方法和实际对战执行方法，利用深度蒙特卡洛方法以及棋子上下限评估算法，大大提升了军棋AI的表现，具有良好的现实意义和应用前景，填补了人工智能领域军棋AI的空白。本发明解决了军棋这一非完全信息博弈游戏的AI难以设计及训练等问题，提高军棋AI对战人类时的表现。对于军棋爱好者的训练以及研究具有较大意义，提供了人机对战以及军棋AI自我对弈训练功能。

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