ỨNG DỤNG HỌC TĂNG CƯỜNG CHO TRÒ CHƠI CARO

Abstract

Hiện nay, Trí tuệ nhân tạo là một trong những lĩnh vực được rất nhiều người quan tâm. Trong đó, học tăng cường là một phần quan trọng không thể thiếu khi nhắc về trí tuệ nhân tạo cùng với máy học và học sâu. Học tăng cường đang chứng minh được khả năng của mình trong những bài toán cụ thể đặc biệt là trong lĩnh vực trò chơi. Vận dụng những ưu thế sẵn có của học tăng cường đề tài này tìm hiểu và nghiên cứu để xây dựng một mô hình có thể chơi game cờ caro với con người. Hệ thống xây dựng một môi trường sử dụng cho trò chơi caro với chức năng khởi tạo bàn cờ, hiển thị bàn cờ, kiểm tra chiến thắng, thực hiện hành động, cập nhật lượt chơi. Bên cạnh đó, áp dụng thuật toán minimax kết hợp cắt tỉa alpha-beta có khả năng chơi cờ với con người, đồng thời sử dụng thuật toán này để tạo bộ dữ liệu bằng cách cho thuật toán tự chơi với chính nó. Áp dụng lý thuyết về học tăng cường sử dụng thuật toán Deep Q-Network để xây dựng một mạng nơ-ron có khả năng dự đoán nước đi cho từng trạng thái và sử dụng những dữ liệu được tạo bởi thuật toán minimax để xây dựng mô hình với hiệu suất tốt. Kết quả đạt được của đề tài này là xây dựng được mô hình học tăng cường có khả năng chơi cờ caro tự động với tỷ lệ chơi cờ chiến thắng thuật toán minimax kết hợp cắt tỉa alpha-beta là 35%.