利用DQN强化学习进行五子棋人机对抗（含Python完整代码）

简介：
本项目运用深度Q网络(DQN)技术实现五子棋的人工智能对战系统，并提供完整的Python编程代码。通过强化学习，AI能不断优化策略以击败人类玩家。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）通过为每个动作提供特定的奖励来进行不断尝试，使程序在某个状态下能够朝着最大化收益的方向改变状态。基于这种原理开发了五子棋对弈的人机系统。 该系统的神经网络输入输出及相关状态如下：输入是一个19*19的棋盘状态矩阵，现在改为一个包含722个元素的一维向量表示棋盘的状态，其中前366个值代表一方下过的棋子位置，后367到722个值则代表另一方下的棋子位置。输出是一个含有361列的Q值矩阵，每个动作（以坐标形式表示）对应一个Q值。 五子棋系统使用双神经网络的方法实现：两个结构相同的神经网络分别称为 Q-eval 和 Q_target。其中，Q_eval 的参数会不断更新来获取最新的Q表并选取最佳的动作；而 Q_target 则保存旧的参数用于计算动作的价值。