algorithm

最近圍棋AI似乎還蠻熱門的，因此這裡將幾年前學生時期做的資料開放出來 : ) 這份投影片主要是研究標題中提到的論文，並對相關的文獻資料進行補充。 主要談論的主題是在圍棋上Reinforcement Learning的應用 雖然研究的論文年代有點老了，但相關的概念及基礎應該沒有改變太多。

http://ciprian-zavoianu.blogspot.tw/…/project-bandwidth-red… 這篇講的好清楚，總結一下： 1.把所有的node丟進去做BFS，看那個在最前面都可以。 2.把expanded node丟進fringeList(使用priority queue，根據degree排序)，繼續BFS未完成的流程。 3.把expanded的node丟進closed array，若這個array的size等於所有的node就完成了，否則則繼續step 1中丟進來的起始node重開BFS。 4.把closed array做reverse完再用這個label去重建graph就行啦。   boost的graph內有相關的實作： http://www.boost.org/doc/libs/1_60_0/libs/graph/doc/sparse_matrix_ordering.html