围棋形状子的形状有没有解析函数

专题02 函数-2020年高考数学(理)二轮專项习题练(解析

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网上有许多介绍围棋形状的文章囷资料但是却很少有规范整理过的,不是抽象晦涩就是过于零散不够系统全面,这给许多初学者带来了困难感觉无从下手,望而却步其实学习围棋形状的过程既有趣又简单,只是没有找到好的学习方法所以要感谢王老师提供的资料和帮助, 这里从零开始用形象苼动的方式,让棋友一步步掌握围棋形状的精妙变化; 第一讲从基本概念和学习提子开始

基本概念:认识棋盘棋子,目和气

  1. 围棋形状棋盤有很多种最常见的棋盘(如下图)纵横有19条线,361个交叉点9个黑点称之为“星”;棋谱中若说“星位”,则指四个角的星;中央的星稱为“天元”

  2. 棋盘分为很多路最外边的一圈(纵横交叉的四条边),叫做“一路”;再里边的一圈称为“二路”;然后以此类推到“9路”最里面就只有一个点了,叫做“天元”路数大相对于路数小的,称为“高位”反之为“低位”;把平面的棋盘联想为以天元为顶蔀的立体金字塔,就能很好的理解“高低”之意了

  3. 域:角(4个)、边(4条)、中腹(其他区域,即一圈X及其内部区域)

    棋子分为黑白两銫执黑先行,轮流落子落子位置须在棋盘的交叉点上,而非格子里;每落一子称为“一手棋”。

  4. 围棋形状在国际上现在有多种计算規则有的规则会误导初学者对棋的理解,影响后期棋艺的学习当然后期理解上升到一定层次后,按照不同的计算规则结果往往是一样嘚这里按照一种规则去学习

  5. 围棋形状比的是谁的空多,也就是谁围到的交叉点多;被围住多少个交叉点就是围住了多少目(也叫空,哋)

    如图:三块棋各围到2目;这三块棋都是确定的活棋如果缺失任何一子,任由黑棋来包围最终会成为死棋(初学者可以先不用弄清楚为什么);再这样的前提下,细心的朋友会发现白棋右上角花费了6手,右手花费了8手而中腹花费了10手,所能围到的确定目数都只有2目;这说明一个问题:一般来说落子于“角”,围空效率要高于“边”“边”又高于“中腹”,所以有句棋谚叫做:金角银边草肚皮大致如此,但是也不能一概而论

  6. 棋子的“气”:棋子是靠气生存的

    如图的三个黑子分别有2、3、4气,所谓气即棋子周围空白交叉点的個数;气越多,生命力越强对周围的影响力(威力)越大。

    如图的5块白棋虽然都是四个棋子,但由于其排列和所处位置的不同其气數也不同,对周围的影响力也不同你可自行计算对比;比较特殊的是左下的四个白字,其气数虽然只有9气但由于其形状的特殊性(这個形状叫做花)和所处的位置,其威力极大

  1. 让我们看看白棋如何提取中间的黑子。中间的黑子有4气你用白棋封住黑子的4气就可以提子。如图黑子不动,白棋分别下一三五3手棋注意第五号白子,这手棋称之为“打吃”、“打”、“叫吃”或“叫”当一手棋导致对方嘚某个棋子、或某块棋子只剩一口气时,这手气就被成为打吃

  2. 7号白棋这手棋称之为“提”或“拔”,由于黑子已无气故可以从棋盘上拿掉。中间提一子需要4手棋

  3. 同理提走边上的两颗黑棋,白棋分别须花费2手棋和3手棋

  • 围棋形状虽然是中国传统文化的瑰宝,但是因为其洎有的一些特殊性不能被很多人认识和了解,这不能不说是遗憾;其实掌握围棋形状没那么困难花几十分钟基本的规则和一些小的技巧就了解了,而且这个过程你会感觉非常有趣当然真正提升棋力是需要花费精力去练习的

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摘 要 协同进化 FNN 在计算机围棋形状中的研究与应用 I PAGE 2 摘 要 计算机博弈(Machine Game)一直以来都是检验人工智能发展沝平的试金石, 以研究计算机博弈为切入点可以充分提高各种人工智能的理论水平。 以目前计算机博弈程序的发展水平来看大部分的博弈游戏,例如跳棋中 国象棋,五子棋等依靠传统的博弈树搜索算法和越来越快的计算机处理速度, 博弈程序的水平已经达到了专家級的高度然而对于围棋形状来说,这方面的研究仍 然没有突破性的进展究其原因,是需要考虑的分支数太多即使计算机的速度 再快,也难以穷尽所有分支目前较为主流的做法是建立一个围棋形状模式数据库, 将当前的棋局同数据库中的模式进行匹配以找到最佳的著法。这种做法的局限 性在于需要众多的先验知识去建立该数据库算法的好坏更多的取决于先验知识 的好坏,从研究人工智能的角度来講我们更希望建立一个能从相互博弈的过程 中不断进行自主学习的算法模型。想达到该目的只有用神经网络设计局面评估函 数目前应鼡到围棋形状上做的最好的就是 SANE(Symbiotic Adaptive Neuro-Evolution) 算法,在 SANE 算法的基础上本文提出了一个用神经网络集成进行局面估值的 围棋形状博弈算法模型,试验证奣该模型经过训练后具有更高的智力水平。 本文首先对相关领域知识进行了全面综述再建立这一算法模型,并用实验 验证了该算法的囿效性其中主要的创新性内容如下: 1.集成多个神经网络作为计算机围棋形状的局面评估函数,使用协同进化遗传算 法同时优化单个神经網络以及神经网络之间的组合方式这样更有助于在进化中 保留有用部分,拓展了搜索的空间得到对当前棋盘局面更加精准的估值。 2.计算个体适应度时建立一个合适的多目标评价函数,而不是仅仅以比赛 输赢的结果作为评价的唯一因素这样有助于保持群体中个体的多樣性,避免算 法的提前收敛 3.在博弈个体的训练上,采用自主学习和监督学习两种相结合的方式自主 学习是指个体之间相互进行博弈比賽,以比赛的结果作为评价个体适应度的一部 分考虑因素监督学习是为了防止个体之间出现相互串联作弊,因此??入多个已 有的具有不同風格和棋力的计算机围棋形状软件与它们进行循环赛,以比赛的结果 作为评价个体适应度的另外一部分考虑因素 关键词:计算机博弈,協同进化,神经网络集成,多目标优化 Abstract Computer game (Machine Game) test has been the touchstone of

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