【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种落子点选择方法、落子点选择装置、显示装置及存储介质。
技术介绍
1、棋是思维的游戏，是以棋盘、棋子为工具，以棋规为依据的竞赛性智力游戏，随着计算机博弈技术的发展，利用alphabeta算法的深蓝打败了国际象棋世界冠军，利用alphagozero算法打败了围棋世界冠军。
2、如今，各种搭载ai的人机对弈平台层出不穷，其训练方法也不断迭代升级，从学习人类棋谱到根据规则自行探索，随着ai棋力水平不断提升，人类棋手在与ai的全力对弈中几乎均以失败告终。因此，在人机对弈中，一般会预先设定几种难度等级，ai根据不同的难度等级模拟不同棋力水平。
3、现有技术的ai在模拟较低棋力水平时，往往在每一步都选择优势较低的选点或者在固定范围的选点中随机选择。导致现有技术的ai的落子更倾向于随机性，与人类普遍认知的明显的落子选择有较大的出入，模拟状态较为生硬。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种落子点选择方法、落子点选择装置、显示装置及存储...
【技术保护点】
1.一种落子点选择方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述候选落子点的至少一个评价因子，确定所述若干候选落子点中是否存在明显最优落子点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一评价因子为先验概率，所述潜在最优落子点在所述第一候选落子点序列中的先验概率最大，且为第二候选落子点序列中的序列最优落子点，所述第一候选落子点序列和第二候选落子点序列是利用不同方式为所述当前棋局选出的下一步候选落子点集合。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二评价因子满足对应的条件参...
【技术特征摘要】
1.一种落子点选择方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述候选落子点的至少一个评价因子，确定所述若干候选落子点中是否存在明显最优落子点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一评价因子为先验概率，所述潜在最优落子点在所述第一候选落子点序列中的先验概率最大，且为第二候选落子点序列中的序列最优落子点，所述第一候选落子点序列和第二候选落子点序列是利用不同方式为所述当前棋局选出的下一步候选落子点集合。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二评价因子满足对应的条件参数为所述第二评价因子大于对应的条件参数；
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少一个第二评价因子包括先验概率和至少一个优胜评价因子，所述优胜评价因子用于表征优胜的可能性；所述基于所述分析结果，确定所述潜在最优落子点是否为所述明显最优落子点，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分析所述潜在最优落子点的至少一个第二评价因子是否满足对应的条件参数，得到分析结果，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分析所述当前棋局所处的阶段，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述当前棋局所处的阶段越后期，各所述区域的安定度越高；
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄洁，李玉笛，支洪平，谢小环，苏晓芸，王旭，李小兵，王凯，刘佳丽，郑伟伟，
申请(专利权)人：科大讯飞苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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