利用统计数据并行蒙特卡罗树搜索算法的中国象棋博弈

来源：计算机工程与应用杂志2024年第23期北京时间：

作者：朱舟, 闵华松

单位：武汉科技大学 信息科学与工程学院，武汉 430081

摘要：针对蒙特卡洛树搜索算法（Monte Carlo tree search，MCTS）收敛速度过慢，且在博弈过程中关键节点会出现信息丢失等问题，以中国象棋为载体，构建适用于中国象棋博弈系统的策略价值网络，提出了一种基于统计数据的并行蒙特卡洛树搜索算法（parallel Monte Carlo tree search based on statistics，SPMCTS）。将并行化的重点设置在MCTS四个步骤中最耗时的扩展和模拟步骤，有效避免了算法执行过程中的等待时差。并且引入一组新统计数据，这些数据用于在MCTS的选择步骤中修改节点的选择策略，保证在进行节点选择时获取和利用更多的可用信息，缓解信息丢失对精度造成的影响。实验结果表明，与现有并行蒙特卡洛树算法相比，SPMCTS在搜索速度上加快了约34%，且在对弈实验中，博弈胜率也能保持在80%左右。验证了SPMCTS的有效性。

关键词：蒙特卡洛树搜索,中国象棋,博弈系统,策略价值网络,并行化,统计数据