1. 本选题研究的目的及意义
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来取得了突破性进展，其应用已经渗透到各个领域，为人类社会带来了革命性的变化。
游戏博弈作为人工智能的一个经典研究领域，其研究成果对于推动人工智能的发展具有重要意义。
四子棋作为一种规则简单但策略复杂的游戏，一直是人工智能研究的热门课题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，游戏博弈领域也取得了显著进展。
特别是自2016年AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石以来，以深度学习、强化学习为代表的人工智能技术在游戏博弈领域展现出了巨大的潜力，极大地推动了游戏AI的发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.UCT算法研究：深入研究UCT算法的原理、流程、优缺点以及改进方法，为其在四子棋AI中的应用奠定理论基础。
2.四子棋游戏平台设计：设计和开发一个功能完善、界面友好的四子棋游戏平台，用于支持UCT算法的训练和测试。
3.基于UCT的四子棋AI设计：状态空间表示：研究如何有效地表示四子棋游戏状态，为UCT算法的搜索提供基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，并借助计算机编程技术进行系统开发和测试。
具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人工智能、游戏博弈、UCT算法、四子棋AI等方面的研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.系统设计阶段：分析四子棋游戏规则，设计合理的游戏状态空间表示方法，为UCT算法的应用做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.UCT算法改进策略：针对UCT算法在四子棋游戏中可能出现的搜索效率不高、局部最优解等问题，本研究将探索和尝试一些改进策略，例如引入先验知识、改进UCB公式、采用并行计算等方法，以提高算法的搜索效率和决策能力。
2.高效的状态空间表示方法：针对四子棋游戏状态空间庞大的问题，本研究将探索和设计一种高效的状态空间表示方法，以降低算法的计算复杂度，提高搜索效率。
3.结合博弈论的策略优化：本研究将尝试结合博弈论的相关理论，对UCT算法的策略选择进行优化，例如引入威胁评估、风险控制等机制，以提高AI的棋力和对抗水平。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘建伟，徐心和，徐金宝. 人工智能发展报告2022-2023[M]. 北京：科学出版社，2022.
[2] Silver, D., Schrittwieser, J., Antonoglou, K., et al. Mastering the game of Go without human knowledge[J]. Nature, 2017, 550(7676): 354-359.
[3] Kocsis, L., Szepesvári, C. Bandit based Monte-Carlo planning[M]//Machine Learning: ECML 2006. Springer Berlin Heidelberg, 2006: 282-293.
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