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五子棋升段必讀

為了解決Gobang的問題，作者彭建國 包明慧 編著 這樣論述：

本書全面介紹了五子棋晉升段位所必需掌握的基本知識和技能，包括等級分制，花月開局，浦月開局以及松月開局的技巧要領。特別是闡述了最新的“五手三打”及國際連珠規則的最新動態。他以深入淺出的文字。加以通俗易懂的圖譜，輔以大量的實戰名局及試題練習，有助于五子棋愛好者進一步提高棋技。 本書適用于廣大的五子棋愛好者學習參考，它不僅可以作為基礎讀物，而且也可作為升段的理論教材。 五子棋，是起源于古代中國的傳統黑白棋種，也稱之為“連五子”、“串珠”、“五石”、“五目”、“五格”等等。英文中稱五子棋為“Gobang”或“Renju”或“FIR（Five In A Row的編寫）”。日本中稱

五子棋為“連珠”。 早在“堯造圍棋”之前，民間就有用小石子在地上劃多井形的棋盤，並把色澤不同的石子排列成五個子，人中取樂的游戲。值得注意的是，中國古代的黑白棋與古印度的象棋是不同的，棋子不同、棋盤不同，走法也不同。例如，古印度象棋的棋子都是走在格子里（現在的印度象棋、國際象棋、日本將棋等也是把棋子走在格子里），而中國的黑白棋（如圍棋、五子棋等）的棋子卻是走在交叉點上。因為，在古代中國的文化中，把橫豎交叉視為路口，橫或豎線則為路；把格子視為井。人只能走在路上，只能在十字交叉路口停下來辨別方向，而不能掉入井里，所以，五子棋、圍棋的棋子都只能著于交叉點。 第一章 五

子棋的基礎知識 第一節 歷史與發展 第二節 五子棋的棋具 第三節 五子棋的比賽規則 第四節 段級位與等級分 第五節 五子棋開局知識簡介 第二章 花月局常見定式 第一節 白4防I8的定式 第二節 白4防J10的定式 第三章 浦月局常見定式 第一節 白4防J8的定式 第二節 白4防G9的定式 第四章 松月局常見定式 第一節 白4弱防點的定式 第二節 白4天地止的定式 第三節 實戰對局 第五章 習題與解答 第一節 習題 第二節 解答

Gobang進入發燒排行的影片

利用類神經網路發掘出最大化獎勵路徑來實現遊戲應用

為了解決Gobang的問題，作者林政寬 這樣論述：

AlphaGo Zero，藉由強化學習(Reinforcement learning)進行從零開始的自對弈，且完全捨棄了專業棋士的指導；到了2020年，Muzero基於AlphaGo Zero一樣採用強化學習的方式進行對奕且不依賴任何人類知識來進行遊玩。本論文提出之方法主要分成兩部份，第一部份以Muzero架構作為基本實驗架構，主要由預測網路、動態網路、表示網路所組成，在研究過程中發現到當動態網路根據某個策略執行動作後，所得到的獎勵值不見得是正確的，因此我們透過Actor-Critic演算法對Muzero進行策略評估，藉由導入Actor-Critic能夠提高動態網路在選擇動作時的準確度；第二

部份則是針對網路模型的架構進行探討，在這部份我們探討了各種模型並對這些模型進行分析，最後再從中選出最適合此次實驗之架構。我們在完成模型的訓練之後，便將這些模型套用在遊戲應用當中，此次實驗應用共有三種，五子棋遊戲、走迷宮遊戲(Gridworld)、登陸月球遊戲(Lunlander)這三種應用，本論文提出之方法在GridWorld及Lunlander這兩種應用上與原始程式訓練之結果相比都有得到明顯的改善，在實際測試方面，五子棋的訓練結果有待加強，GridWorld能夠成功走到目的位置的機率為60%，Lunlander則是太空船平均能夠在第59.2次時，順利登陸月球，從結果可知，在導入Actor-C

ritic及模型架構的調整能夠有效提升整體演算法的效果。