Підхід до гри у шахи на основі нейронної мережі
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
A neural network-based approach to playing chess
Анотація
Запропоновано підхід щодо прорахунку ходів шахових фігур, яка побудована на основі Minimax алгоритму з використанням Альфа-Бета відсікання. Програмний додаток гри розроблено на мові програмування С у програмному середовищі Visual Studio 2022 та Unity 2021.2.4f. Запропонована технологія дозволяє скоротити час прорахунку ходів шахових фігур на 5 – 8%.
The approach of calculating the moves of chess pieces is proposed, which is built on the basis of the Minimax algorithm with the alpha-beta clipping. The software implementation is developed in the C programming language in the Visual Studio 2022 and Unity 2021.2.4f software environment. The proposed system allows to reduce the time of calculating the moves of chess pieces by 5 – 8%.
The approach of calculating the moves of chess pieces is proposed, which is built on the basis of the Minimax algorithm with the alpha-beta clipping. The software implementation is developed in the C programming language in the Visual Studio 2022 and Unity 2021.2.4f software environment. The proposed system allows to reduce the time of calculating the moves of chess pieces by 5 – 8%.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Шестаков М. С. Підхід до гри у шахи на основі нейронної мережі [Електронний ресурс] / М. С. Шестаков, І. Р. Арсенюк // Тези доповідей Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022), Вінниця, 16-17 червня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/14287.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Котов А. А. Как стать гроссмейстером / Издательство: Russian Chess House / Русский Шахматный Дом. – 2007. – 296 с.
- Sandhya Samarasinghe Neural Networks for Applied Sciences and Engineering. From Fundamentals to Complex Pattern Recognition. – 2007. – 570 р.
- Томас Эрл Основы Big Data: концепции, алгоритмы и технологии. – 2018. – 320 р.
- Очеретний А. Б. Аналіз та порівняння методів покращення контрастності зображення шахових фігур. / А. Б. Очеретний, І. Р. Арсенюк // Науковий журнал “Альманах науки” № 6 (51) листопад 2021. – С 70 – 73