一、项目概述 本项目旨在使用飞桨框架 2.0 实现 AlphaZero 算法，构建一个能够玩五子棋的 AI 模型。通过纯粹的自我博弈方式进行训练，使 AI 在短时间内达到一定的棋力水平，能够与人类玩家进行有挑战性的对弈。
二、五子棋游戏简介 五子棋是一款经典的两人对弈棋类游戏，双方分别使用黑白棋子，在棋盘竖线与横线的交叉点上轮流落子，率先形成五子连线的一方获胜。其规则简单易懂，上手容易，适合各个年龄段的人群，具有很高的趣味性和竞技性。
三、本项目简介 本项目专注于运用 AlphaZero 算法来实现五子棋 AI。相较于复杂的围棋和象棋，五子棋的规则较为简洁，这使得我们能够将更多精力放在 AlphaZero 算法的训练和优化上。通过在一台普通 PC 机上进行几个小时的训练，即可获得一个具有一定实力的 AI 模型，在与人类玩家的对弈中展现出较强的竞争力。
四、为什么使用 MCTS（蒙特卡洛树搜索） 在传统的棋盘游戏决策过程中，玩家通常会思考多种走法及其可能的后续局面。类似 Minimax 这样的传统 AI 博弈树搜索算法，在做出决策前需要穷举所有可能的走法，这在面对复杂游戏时，其搜索空间会呈指数级增长，导致效率极其低下。例如，国际象棋的平均分支因子为 35，仅走两步就有 1,225（35²）种可能的棋面；围棋的平均分支因子更是高达 250，走两步就会产生 62,500（250²）种棋面。
而随着神经网络技术的发展，我们可以利用神经网络来指导搜索过程，筛选出更有价值的博弈路径进行探索，避免陷入大量无用的搜索分支中。蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法在此背景下应运而生，它通过巧妙地结合神经网络的预测能力和树搜索的探索机制，有效地提高了搜索效率和决策质量。
五、训练算法流程 AlphaZero 算法的核心在于通过自我对弈不断收集数据，进而更新策略价值网络，而更新后的网络又会用于后续的自我对弈，形成一个相互促进、不断迭代的学习过程，从而实现 AI 棋力的稳步提升。
在本项目中，我们将训练流程封装在 TrainPipeline 类中，其中 run 方法是训练的主要执行逻辑。它会循环调用 collect_selfplay_data 方法来收集自我对弈产生的数据，当收集的数据量超过设定的 batch_size 时，就会调用 policy_update 方法对策略价值网络进行更新。在训练过程中，还可以根据实际需求调整各种超参数，如学习率、模拟次数、经验池大小等，以优化训练效果。
以下是 TrainPipeline 类的详细代码解释：
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在 __init__ 方法中，首先初始化了与五子棋游戏逻辑和棋盘显示相关的参数，包括棋盘的宽度、高度、连成五子获胜的条件，以及创建了棋盘和游戏界面的实例。
接着定义了一系列训练参数，如学习率、学习率乘数（用于基于 KL 散度自适应调整学习率）、温度参数（用于控制探索程度）、每次移动的模拟次数、PUCT 算法中的 c_puct 参数、经验池大小、训练的小批次大小、训练轮数、KL 散度目标值、模型评估频率、总的游戏批次数量以及当前最佳胜率等。
根据是否提供初始模型文件路径，选择加载已有模型或创建新的策略价值网络实例，并创建基于该网络的 MCTS 玩家实例，用于自我对弈训练。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def get_equi_data (self, play_data ): """通过旋转和翻转来增加数据集 play_data: [(state, mcts_prob, winner_z),...,...] """ extend_data = [] for state, mcts_porb, winner in play_data: for i in [1 , 2 , 3 , 4 ]: equi_state = np.array([np.rot90(s, i) for s in state]) equi_mcts_prob = np.rot90(np.flipud( mcts_porb.reshape(self .board_height, self .board_width)), i) extend_data.append((equi_state, np.flipud(equi_mcts_prob).flatten(), winner)) equi_state = np.array([np.fliplr(s) for s in equi_state]) equi_mcts_prob = np.fliplr(equi_mcts_prob) extend_data.append((equi_state, np.flipud(equi_mcts_prob).flatten(), winner)) return extend_data
get_equi_data 方法用于数据增强，通过对原始的自我对弈数据进行旋转和翻转操作，扩充数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 def collect_selfplay_data (self, n_games=1 ): """收集自我博弈数据进行训练""" for i in range (n_games): winner, play_data = self .game.start_self_play(self .mcts_player, temp=self .temp) play_data = list (play_data)[:] self .episode_len = len (play_data) play_data = self .get_equi_data(play_data) self .data_buffer.extend(play_data)
collect_selfplay_data 方法负责收集自我对弈数据。在每次自我对弈中，通过 start_self_play 方法进行一局游戏，获取获胜者和游戏过程中的数据（包括状态、MCTS 概率和获胜者信息），然后对这些数据进行扩充，并添加到数据缓冲区 data_buffer 中，为后续的训练提供数据支持。
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policy_update 方法用于更新策略价值网络。首先从数据缓冲区中随机采样一个小批次的数据，包括状态、MCTS 概率和获胜者信息，并将其转换为适合网络输入的格式。然后通过多次调用 train_step 方法进行训练，计算价值损失和策略损失，并进行反向传播和参数优化。在训练过程中，还会计算新旧策略的 KL 散度，根据 KL 散度的值自适应地调整学习率乘数，同时计算并打印出 KL 散度、学习率乘数、损失、熵以及解释方差等训练信息，最后返回损失和熵的值。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def policy_evaluate (self, n_games=10 ): """ 通过与纯的MCTS算法对抗来评估训练的策略 注意：这仅用于监控训练进度 """ current_mcts_player = MCTSPlayer(self .policy_value_net.policy_value_fn, c_puct=self .c_puct, n_playout=self .n_playout) pure_mcts_player = MCTS_Pure(c_puct=5 , n_playout=self .pure_mcts_playout_num) win_cnt = defaultdict(int ) for i in range (n_games): winner = self .game.start_play(current_mcts_player, pure_mcts_player, start_player=i % 2 ) win_cnt[winner] += 1 win_ratio = 1.0 * (win_cnt[1 ] + 0.5 * win_cnt[-1 ]) / n_games print ("num_playouts:{}, win: {}, lose: {}, tie:{}" .format ( self .pure_mcts_playout_num, win_cnt[1 ], win_cnt[2 ], win_cnt[-1 ])) return win_ratio
policy_evaluate 方法用于评估训练的策略。通过创建基于当前策略价值网络的 MCTS 玩家和一个纯 MCTS 玩家进行对弈，统计在一定数量的游戏中双方的胜负情况，计算出当前策略的胜率，并打印相关信息，返回胜率值。该方法主要用于监控训练过程中策略的性能提升情况。
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run 方法是训练的主循环逻辑。首先创建保存模型的目录，如果不存在则自动创建。然后在循环中，不断地收集自我对弈数据，当数据量足够时进行策略更新，并定期保存当前的模型参数。每隔一定的批次数量，还会对当前模型进行性能评估，根据评估结果保存最佳模型参数，并根据胜率情况调整用于评估的纯 MCTS 玩家的模拟次数，以适应模型的不断进化。如果在训练过程中遇到键盘中断，则会打印退出信息并停止训练。
在 if __name__ == '__main__': 部分，首先获取当前的计算设备（CPU 或 GPU），并设置飞桨的计算设备。然后根据指定的模型路径（如果有）创建 TrainPipeline 实例，并调用 run 方法开始训练过程。
