06强化学习与算法工程
AlphaZero 风格中国象棋 AI
结合策略—价值网络与增强型蒙特卡洛树搜索的中国象棋 AI，覆盖推理、自我博弈、训练数据和模型生命周期。
2026系统内容介绍
从实际业务流程出发，说明系统所解决的问题、实现路径与具体交付范围。
01
业务问题
中国象棋搜索空间庞大，系统既要实现完整规则与合法走法，也要让神经网络评估、树搜索、经验复用和外部引擎对照形成可持续训练循环。
02
系统方案
MCTS 使用 UCB1-Tuned、RAVE、渐进扩展和 Zobrist 置换表；自我博弈生成策略与价值训练数据，模型管理负责检查点和最佳模型晋级，并通过 UCCI 接入 Pikafish 做对局比较。
03
负责范围
负责棋盘与规则表示、策略—价值网络集成、MCTS 优化、自我博弈数据、模型管理、开局库和跨平台引擎发现。
系统界面节选
以下为经整理与脱敏的功能界面，点击图片可查看完整尺寸。
算法、搜索与训练系统全景
展图以真实技术流程呈现棋盘状态编码、策略—价值网络、增强型 MCTS、自我博弈、模型管理和外部引擎对照。
AlphaZero 风格中国象棋 AI 工作流
棋盘状态与合法走法进入策略—价值网络和增强型 MCTS，搜索结果驱动落子；自我博弈数据持续回流训练，并通过模型晋级与 Pikafish 对照完成评估。
04
核心交付
- 01
中国象棋规则与状态编码
- 02
策略—价值网络推理
- 03
增强型 MCTS 搜索
- 04
自我博弈与模型管理
01 / 企业数据平台