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利用 Caffe 和 C++ 实现 AlphaZero 算法（Deepmind）

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简介：
本项目基于Caffe和C++实现AlphaZero算法，借鉴了Deepmind的研究成果，旨在探索强化学习在棋类游戏中应用的深度与广度。 这是我用 Caffe 实现的 AlphaZero 算法。我尽量遵循了论文中的指导原则。与我的代码的不同之处列在差异部分中。核心算法是模板化的，并且与特定的游戏规则（AlphaZero 文件夹）分开，因此理论上可以在任何游戏（如围棋或国际象棋）上训练此代码。然而，由于计算能力的限制，我只实现了两个简单的示例游戏：井字游戏和四连线，两者都具有可变大小的板。

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  • 利用 Caffe 和 C++ 实现 AlphaZero 算法（Deepmind）
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    本项目基于Caffe和C++实现AlphaZero算法，借鉴了Deepmind的研究成果，旨在探索强化学习在棋类游戏中应用的深度与广度。 这是我用 Caffe 实现的 AlphaZero 算法。我尽量遵循了论文中的指导原则。与我的代码的不同之处列在差异部分中。核心算法是模板化的，并且与特定的游戏规则（AlphaZero 文件夹）分开，因此理论上可以在任何游戏（如围棋或国际象棋）上训练此代码。然而，由于计算能力的限制，我只实现了两个简单的示例游戏：井字游戏和四连线，两者都具有可变大小的板。
     
  • Python中实现DeepMind AlphaZero算法的通用、简洁和高效方法
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    本文提出了一种在Python环境下实现DeepMind AlphaZero算法的方法，旨在提供一个既通用又简洁高效的解决方案，便于研究者与开发者理解和应用AlphaZero算法。 AlphaZero.jl 提供了 Deepmind 的 AlphaZero 算法的通用、简单且快速的实现：核心算法仅用 2,000 行纯 Julia 代码编写，易于理解。通过其通用接口可以轻松地添加对新游戏或学习框架的支持。与使用 Python 编写的竞争方案相比，该实现速度快一到两个数量级，在配备 GPU 的标准台式计算机上能够解决复杂的游戏问题。 为什么应该关注 AlphaZero？除了在国际象棋和围棋等游戏中取得超人水平的成功外，DeepMind 的 AlphaZero 算法还展示了一种将学习与搜索相结合以有效探索大型组合空间的通用方法。我们相信这种方法可以在许多不同的研究领域中找到令人兴奋的应用场景。 为什么应该关注这个实现？由于 AlphaZero 需要大量的资源，成功的开源实现（如 Leela Zero）通常使用低级语言编写，并针对高度分布式的计算环境进行了优化。这使得学生和研究人员难以利用这些工具进行学习与开发工作。
     
  • AlphaZero-Hex：适用于Hex的AlphaZero实现
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    AlphaZero-Hex是基于AlphaZero算法为六子棋（Hex）设计的一个创新实现。通过深度学习和强化自博弈，该项目展示了在复杂策略游戏中寻找最优解的能力。 阅读更多内容：文件hex_zero_model.py 包含用于策略和价值预测的深度神经网络构建代码。sl_bootstrap.py 是一个脚本，在现有十六进制数据上引导训练神经网络，并在指定时间段前，调用 hex_zero_model 构建新的模型。命令行中运行 python3 sl_bootstrap.py 可以评估各种玩家的表现。 Hex.py 包含与不同类型的对手（如 Self、Random 和 HexPlayerBryce）对战的功能，您可以在其中设置游戏数量以及选择玩家1，并决定是否轮流展示每局游戏的过程。使用命令行执行 python3 Hex.py 来运行相关功能。 AlphaHex 代理是由 AlphaZero 算法实现的真正对手，在文件 AlphaHex.py 中定义了它的具体操作细节。 自我对战与强化学习：TrainAlphaHexZero.py 是一个脚本，能够让 AlphaHex 代理自玩指定数量的游戏。在每次迭代中，该代理会进行自我对抗以增强其策略和性能。
     
  • 基于AlphaZero算法的五子棋实现
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    本项目运用了AlphaZero强化学习算法实现了五子棋游戏的智能下法。通过自我对弈训练模型，无需人类数据，达到较高的棋力水平。 本段落提供了一篇关于使用TensorFlow2实现AlphaZero技术进行五子棋游戏的教程文章的相关完整代码。该代码实现了神经网络并包含了自对弈训练网络的部分Python代码，但不包含已训练好的模型，需要自行完成训练过程。由于单机环境下训练时间可能非常漫长（大约3700年），因此更适合用作学习和理解的参考代码。
     
  • 利用Python和OpenCV实现ORB算法
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    本项目采用Python语言结合OpenCV库，实现了高效的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征检测与描述算法，适用于图像处理中的多种应用场景。 基于OpenCv-Python的ORB算法，直接修改文件路径即可。
     
  • 利用C++和Eigen库实现MPC算法的研究.docx
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    本文档探讨了如何运用C++编程语言结合Eigen线性代数库来实现模型预测控制(MPC)算法。通过详细分析与实践应用，旨在为自动化控制系统的设计提供高效解决方案。 MPC（模型预测控制）是一种广泛应用于过程控制和机器人控制领域的优化控制方法。它基于系统的数学模型，通过求解一个有限时域内的优化问题来确定最优控制序列。 下面是一个简化版的MPC算法实现示例，使用C++语言，并假设我们有一个离散时间线性系统。此示例仅用于教学目的，并且为了简化起见，没有包括所有实际应用中的细节（例如状态约束、控制约束等）。 首先，请确保你的开发环境中已经安装了必要的数学库，比如Eigen库用于矩阵运算。如果没有安装该库，可以通过相关渠道获取并按照说明进行安装。
     
  • AlphaZero算法在五子棋（又称Gobang）中的实现.zip
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    本资料探讨了AlphaZero算法在五子棋游戏中的应用与实现。通过自我对弈学习优化策略，展示了该算法强大的通用性及效率。 AlphaZero-五子棋是 AlphaZero 算法的一种应用实例，用于通过自我对弈训练来掌握简单的棋盘游戏五子棋（又称 Gobang 或 Five in a Row）。与围棋或国际象棋相比，五子棋要简单得多，因此我们可以专注于研究 AlphaZero 的训练方案，并在几小时内使用一台 PC 训练出一个相当不错的 AI 模型。AlphaZero 使用通用强化学习算法通过自我对弈掌握国际象棋和将棋，并且无需人类知识即可掌握围棋游戏。 对于模型的训练支持 TensorFlow 和 PyTorch，更新日期分别为 2018.2.24 和 2018.1.17。在两个训练好的 AI 模型之间进行示例对局时，每一步都要经过大约 400 次蒙特卡罗树搜索（MCTS）的演练。 使用已经训练好的 AI 模型需要 Python 版本大于等于2.7 和 Numpy 版本大于等于1.11。如果从头开始训练模型，则还需要 Theano 版本大于等于 0.7 和 Lasagne 版本大于等于 0.1，或者 PyTorch 版本大于等于 0.2.0 或 TensorFlow。 如果你使用的是 Theano 的最新版本，请按照相关问题的说明安装相应的 Lasagne 库。
     
  • 利用Prim算法用C++实现迷宫生成
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    本项目采用Prim算法，运用C++编程语言开发了一个高效的迷宫生成器。通过智能路径选择和优化，创建独特且随机的迷宫结构，为游戏或教育应用提供了理想的解决方案。 本段落实例展示了如何使用C++实现迷宫生成的代码，供参考。 仅利用了c++中的vector功能，其余部分与纯C语言差别不大。由于手动创建一个vector在纯C中会比较繁琐，因此选择用C++来简化操作。 根据我对一些迷宫算法的研究发现，Prim算法产生的迷宫岔路较多且整体看起来较为自然复杂。其核心步骤如下（参考维基百科）： 1. 将整个迷宫初始化为墙。 2. 选取一个单元格作为起点，并将其周围的墙壁加入待处理列表中。 3. 当待处理列表仍有元素时，从其中随机选择一面墙进行以下操作：如果对面的单元格尚未访问，则打通这面墙并把新发现的相邻未访问过单元格的所有边加入到待处理列表。
     
  • 利用C语言实现国密SM3算法
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    本项目采用C语言编程实现了中国国家密码管理局发布的SM3密码杂凑算法，适用于数据完整性校验及安全传输场景。 基于C语言实现国密SM3算法，并且在实现过程中不调用任何外部库文件。
     
  • 利用C++实现磁盘调度算法【100010767】
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    本项目旨在运用C++编程语言实现多种经典的磁盘调度算法，并通过模拟实验评估其性能。研究包括FCFS、SSTF、SCAN等算法的代码实现与效果分析，有助于深入理解磁盘调度原理及其优化策略。项目编号为100010767。 本实验旨在模拟操作系统的磁盘寻道方式，并通过不同的磁盘访问顺序来设计磁盘调度算法。实现的算法包括 FCFS、SSTF、SCAN、CSCAN 和 NStepSCAN 算法。