[推坑] 分享鐵人賽電腦對局系列文

(代po) 各位軟工版的大神們安安，跟大家分享我的鐵人賽系列文。 小弟選了一個非常冷門的主題，覺得電腦對局這麼有趣的領域居然沒有人寫過真的是太可 惜了，希望可以推更多的人入坑。 https://ithelp.ithome.com.tw/users/20169302/ironman/7684 這次的電腦對局系列文可以分成五個部分，每篇都是有連貫性的(除了幾篇意外的小插曲) ，建議按照順序閱讀。 第一部分：簡介 Day2、3、4：介紹了電腦對局的類型、複雜度與小故事。 Day8：介紹了電腦對局競賽。 第二部分：搜尋演算法 Day5、6：使用Minimax Algorithm搭配審局函數使用做出簡單的對局AI。 Day7、9：利用Alpha-Beta Pruning、Scout Algorithm等方式進行剪枝，來優化程式效能 。 Day10、11、12：著手分析通過優先展開較佳的走步來提昇剪枝效果，進階一點的Threat Space Search，還有不能不注意的Horizon Effect。 Day16：用Bouzy's 5/21 Algorithm實作圍棋的形勢判斷，也算是一種審局函數。 Day13、14：最後利用實作圍棋征子邏輯來複習前面所學的演算法。 第三部分：Monte Carlo Tree Search 這邊介紹MCTS花了比較多的篇幅，所以我把它切出來。 Day15、17、18：介紹了MCTS的原理與優化方式。 Day19、20：介紹AlphaGo與開源框架AlphaZero General。 第四部分：進階優化方式 這部分屬於網路上能找到的資料比較少，一般人很難接觸到的部分，還有像是Bitboard等 實作細節，感覺都是透過比賽或是實驗室前輩的傳承，幾乎沒有看到網路上有相關學習資 源。 Day21：棋盤的資料結構。 Day22：利用Transposition Table增加程式效能。 Day23、24：介紹開局庫與殘局庫。 Day25、26：實作蜜月橋牌殘局庫。 Day27：通過位元運算來增加程式效能。 第五部分：生活中的應用？！ Day28、29：這邊純屬娛樂，幫大家增加一些無用的知識，但是祭品文的部分是真的有在 準備XDD。 這是去年底C_Chat版熱烈討論的[新聞] 陸「民間棋王」賽後浴缸排泄！遭質疑塞肛 我對其進行了深度的學術探討，寫成以下兩篇。 Day28 從象棋比賽作弊事件探討資料傳輸與資料結構 https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10367074 Day29 什麼？肛門也能下棋！ https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10367432 拜託各位多多支持，讓祭品文早日達標。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 211.76.65.95 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1729106468.A.704.html