06強化學習與演算法工程
AlphaZero 風格中國象棋 AI
結合策略—價值網絡與增強型蒙地卡羅樹搜尋的中國象棋 AI，涵蓋推理、自我博弈、訓練數據及模型生命週期。
2026系統內容介紹
從實際業務流程出發，說明系統所解決的問題、實現路徑及具體交付範圍。
01
業務問題
中國象棋搜尋空間龐大，系統既要實現完整規則及合法走法，也要把神經網絡評估、樹搜尋、經驗重用及外部引擎對照組成持續訓練循環。
02
系統方案
MCTS 使用 UCB1-Tuned、RAVE、漸進擴展及 Zobrist 置換表；自我博弈生成策略與價值訓練數據，模型管理負責檢查點及最佳模型晉級，並透過 UCCI 接入 Pikafish 比較。
03
負責範圍
負責棋盤與規則表示、策略—價值網絡整合、MCTS 優化、自我博弈數據、模型管理、開局庫及跨平台引擎發現。
系統介面節選
以下為經整理及脫敏的功能介面，點擊圖片可查看完整尺寸。
演算法、搜尋與訓練系統全景
展圖以真實技術流程呈現棋盤狀態編碼、策略—價值網絡、增強型 MCTS、自我博弈、模型管理及外部引擎對照。
AlphaZero 風格中國象棋 AI 流程
棋盤狀態及合法走法進入策略—價值網絡與增強型 MCTS，搜尋結果驅動落子；自我博弈數據持續回流訓練，並透過模型晉級及 Pikafish 對照完成評估。
04
核心交付
- 01
中國象棋規則與狀態編碼
- 02
策略—價值網絡推理
- 03
增強型 MCTS 搜尋
- 04
自我博弈與模型管理
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