人工智能领域的一个里程碑事件是 1997 年「深蓝」击败了人类世界冠军卡斯帕罗夫。在随后的 20 年里，计算机程序的国际象棋水平一直稳定处于人类之上。...AlphaZero 完全从自我对弈中学习这些步的获胜概率；这些结果随后用于指导程序的搜索。 和α-β搜索使用领域特定的增强信息不同，AlphaZero 使用了一个通用的蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法。...在每次训练的迭代结束后，新玩家的性能通过与最优玩家的对抗而衡量。如果新玩家能以 55% 的优势胜出，那么它就替代当前最优的玩家，而自我对弈的结果将由该新玩家产生。...假设每手棋用时一秒，利用不同棋手之间的评估游戏计算国际等级分（Elo rating）。a. AlphaZero 在象棋中的表现，与 2016 TCEC 世界冠军 Stockfish 进行对比。b....图 2 展示了每个玩家关于 Elo scale 的思考时间的可扩展性。
目录 前言 ELO等级分制度 前言 近段重温了经典电影《社交网络》，在电影中 ，Facebook创始人马克·扎克伯格在和女友分手后，受到好友爱德华多对核心算法的指引 写下了哈佛女生“选美”网站Facemash...Facemash也被喻为Facebook的原型，而这个网站中所用到的算法就是 ELO等级分制度 ELO等级分制度 ELO等级分制度 是美国物理学家 Arpad Elo 创建的一个衡量各类对弈活动选手水平的评分方法...下面就来对算法进行解读，Arpad Elo认为： 假设每个玩家每盘游戏中的表现是一个正态分布的随机变量，ELO系统用随机变量的平均值来代表选手的真正水平。...新等级分=旧等级分+K值(胜负值-期望胜率) K值是一个定值，不过电影里没说明K值为多少，于是自己假定一个10 胜负值很简单，对于胜者胜负值为1，对于负者胜负值为0（这里没有平手...10(1-0.5)=1405，B的新等级分为1400+10(0-0.5)=1395 在经过一阵评选之后，就会产生2位女生等级分不同的情况，这时候就需要用第二个公式重新计算期望胜率。
在年度影片《社交网络》中，影片开场，马克扎克伯克和他的女朋友在酒馆里因为琐事分手，气急败坏的他回到了宿舍，在舍友的鼓励和帮助下，充分发挥了作为技术天才的动手能力，做出了Facemash网站，对大学女生的相貌进行分级打分...ELO等级分制度是由匈牙利裔美国物理学家Elo创建的一个衡量各类对弈活动选手水平的评分方法，是当今对弈水平评估的公认的权威方法。被广泛应用于国际象棋、围棋、足球等运动，以及很多网游与电子竞技产业。...ELO计算方法 Ra：A玩家当前的积分 Rb：B玩家当前的积分 Sa：实际胜负值，胜=1，平=0.5，负=0 Ea：预期A选手的胜负值，Ea=1/(1+10^[(...score #Ra：A玩家当前的积分 #Rb：B玩家当前的积分 #ea = 1 / 1 + 10 的方 (rb-ra) / 400 class EloScore: #定义胜负关系...k值 def computeK(self,rating): if rating >=2400: return 16 elif rating
| 导语 Max-Sum算法在解决多智能体系统相关的分布式约束优化问题中已经成为一个比较成熟的方案，在很多场景比如智能电网的能源优化，突发灾难AI无人机协同搜救，智能交通系统控制等都得到了实际应用。...而如果做了因子分解之后，每次只需要计算跟当前X相关的f函数，其它无关的f函数的结果是可以复用的，这样就减少了计算量； 同时，将函数g因子化之后，我们可以同时计算不同的函数f，这样也提高了运算的并行程度。...---- 当前很多游戏会用Elo算法给玩家能力打分，因为Elo计算相对简单方便，但Elo往往只能用来衡量玩家之间相对实力的平均水平，但对玩家发挥的稳定性描述不足，因此每当用来比较估计双方对战胜率时，结果很难估计准确...而TrueSkill算法则包含了玩家能力均值和方差，从而直接描述玩家能力的近似概率分布，这样在比较两名玩家实力时，能够相对Elo更准确地给出胜率的估计。...这里和max-sum不同，它并没有用到去中心化的思想，算法重点也不是放在分布式上。
机器之心报道 机器之心编辑部 DeepMind近期的一项研究提出了MuZero算法，该算法在不具备任何底层动态知识的情况下，通过结合基于树的搜索和学得模型，在雅达利2600游戏中达到了SOTA表现，在国际象棋...MuZero 算法在国际象棋、日本将棋、围棋和雅达利（Atari）游戏训练中的评估结果。横坐标表示训练步骤数量，纵坐标表示 Elo评分。...研究者在57个不同的雅达利游戏中评估了MuZero，发现该模型在雅达利2600游戏中达到了SOTA表现。...模型将接收到的观察结果（如围棋棋盘图像或雅达利游戏截图）作为输入，然后将其转换为一个隐藏状态。接下来，通过一个循环过程来迭代更新该隐藏状态，该循环过程接收前一个隐藏状态和假设的下一步操作。...在国际象棋、日本将棋和围棋游戏中，横坐标表示训练步骤数量，纵坐标表示 Elo 评分。 ? 表 1：雅达利游戏中 MuZero 与先前智能体的对比。
它本来是个改良的国际象棋积分系统，现在被广泛用于很多类比赛的选手分级。大部分游戏也使用了这套评分算法，比如星际，魔兽争霸3，魔兽世界，dota，LOL，守望先锋等等。 计分方法 ?...游戏的做法 吃鸡类和Moba游戏的ELO 我们调取某知名吃鸡手游的单排开局玩家数与吃鸡者击杀玩家数的统计数据： ?...一个实际的匹配服务 对于一个实际工程中的匹配服务，在要考虑上面的限制因素基础上，要设计合适的数据结构和算法满足玩家组队对局，考虑匹配时间-实力接近-搭配合理-其他逻辑的平衡。...二维数组的划分标准是ELO的大小，每10分一个分段，比如1536分在 arr[1536/10], 子数组是按照 人数划分的，比如 五人组队的在第一个队列，4人组队的在第二个队列…… 匹配过程： //...以前有过这样一个想法，现在的人好多都在抱怨找不到女/男朋友，如果类比于游戏，把一个人按照不同的指标换分，根据一个人的颜值、收入、身高、体重、地区、发型、爱好等打一个或者几个分数，按照每个人的需求给每个人匹配一个对应的对象
话说最近DeepMind又搞了不大不小的新闻，他们使用了完全类似 AlphaGo Zero 的同一套算法框架，在完全没有人类下棋数据的情况下，解决了诸多困难的棋类问题，包括国际象棋，将棋以及围棋；在国际象棋...Game tree 从上而下，第 k 层（最上面的树根计为0层）代表下了 k 步后的游戏局面（即状态）。而边代表不同的走法，同一层的边是同一个玩家的走法，并且不同层间两个玩家交替下棋。...这里初识者可能有疑问：如果某个游戏允许一个玩家一次走多步呢？这个并没有问题，我们只是关心某个玩家的走法对状态的影响。如果一个玩家走了很多步，我们将它当成“复杂的一大步”就行了。 ?...这是很有趣的事情：虽然alpha-beta剪枝优化的是分支因子 ? ，但是在算法的实际运行中，效果反而类似于优化了深度 ? 。...我们可以进一步对比一下在国际象棋中 MCTS 算法和 Alpha-beta 算法的搜索的节点数： AlphaZero 使用上文介绍的 MCTS 每步搜索了 80000 个节点 Stockfish(目前最强开源国际象棋软件
其中，DeepMind团队描述了一个通用棋类AI“AlphaZero”，在不同棋类游戏中，战胜了所有对手，而这些对手都是各自领域的顶级AI： 战胜最强国际象棋AI Stockfish：28胜，0负，72...与大多数国际象棋引擎不同，Stockfish是开源的（GPL license）。用户可以阅读代码，进行修改，回馈，甚至在自己的项目中使用它，而这也是它强大的一个原因。...在本文中，除了游戏规则之外，我们还应用了一个类似的但是完全通用的算法，我们把这个算法称为AlphaZero，除了游戏规则之外，没有给它任何额外的领域知识，这个算法证明了一个通用的强化学习算法可以跨越多个具有挑战性的领域实现超越人类的性能...AlphaZero与AlphaGo Zero的4大不同 AlphaZero算法与原始的AlphaGo Zero算法有以下几大不同： 1、AlphaGo Zero是在假设结果为赢/输二元的情况下，对获胜概率进行估计和优化...Elo 等级分是根据不同玩家之间的比赛评估计算得出的，每一步棋有1秒的思考时间。a. AlphaZero在国际象棋上的表现，与2016 TCEC世界冠军程序Stockfish对局；b.
我们知道，最后的结果是 DeepMind 的机器人 AlphaGo 以 4 比 1 的总比分获胜。这是人工智能领域一个里程碑性的事件，也让「博弈」成为一个热门的 AI 研究方向。...方法简介 SoG 模型可以在不同的游戏中自由发挥，并教会自己如何与自己的另一个版本进行对战，能够学习新策略并逐渐变得更有能力。...SoG 算法通过声音自我对弈来训练智能体：每个玩家在面临决策时，使用配备虚拟价值与策略网络（Counterfactual Value-and-Policy Network，CVPN）的声音 GT-CFR...具体来说，SoG 在四种不同的游戏中展示了强大的性能：两种完美信息博弈（国际象棋和围棋）和两种不完美信息博弈（扑克和 Scotland Yard）。...与 MCTS 不同，SoG 的搜索算法基于虚拟遗憾最小化，对完美和不完美信息博弈都是有效的。 下图展示了 SoG 在不同数量 GT-CFR 下的可利用性。
3、Elo Score等级分制度 Elo 机制现在广泛运用于网络游戏或竞技类运动中，根据Elo等级分制度对各个选手（玩家）进行登记划分。如王者荣耀、篮球、足球比赛等等。...Elo Score等级分制度本身是国际象棋中基于统计学的一个评估棋手水平能力的方法。...通过Elo制度来计算选手（玩家）的胜率期望值的原理过程如下： 假设A与B当前的等级制度分为与，那么A对B的胜率期望值为： B对A的胜率期望值为： 如果A在比赛中真实得分与他的胜率期望值不同，那么...A的等级分要根据以下公式进行调整： 另外在国际象棋中，根据等级分的不同 K 值也会做相应的调整：大于等于2400，K=16，2100-2400 分，K=24，小于等于2100，K=32。...10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。
这条对比公式就是Elo Score等级分制度。Elo的最初为了提供国际象棋中，更好地对不同的选手进行等级划分。...在现在很多的竞技运动或者游戏中都会采取Elo等级分制度对选手或玩家进行等级划分，如足球、篮球、棒球比赛或LOL，DOTA等游戏。 在这里我们将基于国际象棋比赛，大致地介绍下Elo等级划分制度。...不同，则他的等级分要根据以下公式进行调整： R_A^{new} = R_A^{old} + K(S_A - R_A^{old})RAnew=RAold+K(SA−RAold) 在国际象棋中，根据等级分的不同...Elo Score对队伍现在的战斗等级进行评分，最终结合这些不同队伍的特征判断在一场比赛中，哪支队伍能够占到优势。...结合不同的回归、决策机器学习模型，搭建一个更加全面，预测准确率更高的模型。在kaggle中有相关的篮球预测比赛项目，有兴趣的同学可尝试一下。
为了能够更好的探讨这个问题，我们先了解一下国际象棋和围棋的区别。 在国际象棋中，每位选手都有16个棋子，总共6中类型。每种类型的棋子有不同的移动方式。这个游戏的最终目标是抓住对手的王。...然而，围棋是从一个空的棋盘开始。每一轮选手都要放下一个棋子在棋盘上。所有的棋子都遵循相同的规则。这个游戏的目标是尽可能多地占领地域。因此，围棋的规则比国际象棋更加简单。...尽管在比赛规则方面，围棋比国际象棋简单很多，但是，围棋的复杂程度要高很多。在比赛的每一个阶段，围棋手面临的选择都比国际象棋手面临的选择多很多（通常是围棋 250种选择 VS 国际象棋35种选择）。...Fan Hui当时的Elo 测评是2908. 在2015年3月15日，分布式AlphaGo以4比1的成绩战胜了李世乭，而他目前的Elo测评是3520。分布式AlphaGo目前的Elo 测评是3586。...幸运的是，能够获取到大量的人类玩家参与围棋比赛的数据，但是，对于其他类型的人工智能问题，就不一定能获取到这样数量级的数据了。此外，很有可能AlphaGo在某种程度上更加偏向于模仿一名人类玩家。
其实匹配系统的分级会比这个更复杂更智能，採用的是国际象棋所採用的elo系统。 再添加�个FAQ： Q：系统为了保持胜率50%，是否会在我连胜后有益塞给我一些菜队友让我输？...实际上的获胜机会会有一点点区别（会在Q&A里面回答这个问题），可是我们的研究标明，在绝大多数情况下，这实际上是一个很精确的预測。 长期来讲，我的匹配分（Elo值）是怎样被測量的？...我们发现有大量的因素会影响到组队优势的大小：从预先组队的规模（比方2、3、4、5组队），到组队玩家的水平，到高玩带菜鸟的组合，到玩家水平不同而导致的情况不同，以及其它的一些必须考虑到的微妙因素。...这个要比一些我们曾见过的点对点算法-将随意的统计数据杂糅在一起推測分数-要可靠的多 发现这些优势，我们就知道对于预先组队的队伍，须要提高多少elo值，来达成一个公平的匹配，确定一个适当的，在数学上合理的调整...我们的分析标明，在平均elo同样的情况下，提高或者减少这个队伍的某个玩家的elo值100（其它玩家对应减少/提高以保持平均分同样），整个队伍的实力会提高约7点elo值。
大数据文摘编辑部出品 用AI攻占了国际象棋和围棋高地之后，DeepMind在第一人称射击游戏（FPS）上也有了新进展。...1997年5月“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯巴罗夫，有玩家在庆幸，我不下象棋，只下围棋。 2017年5月AlphaGo打败围棋世界冠军柯洁，有玩家庆幸，还好，我不下棋。...国际象棋和围棋最初是用来模拟战争游戏的，但却对战争复盘的不好。因为这类游戏通常涉及一个或多个队友和敌人。而且一个优秀的战争游戏必然是三维展开。...在一场有40名人类参加的比赛中，人类和AI在比赛中随机匹配（对手或队友），结果，AI大胜人类玩家，FTW的Elo评级（相当于获胜的概率）为1600，而最好的人类玩家也只有1300，人类玩家平均评级为1050...每个智能体都能够为自己制定策略，这意味着不同角色会采用不同的战术，即不同AI玩家有不同的专攻方向。 当然，也会有限制，即在每1000次迭代后，系统会比较策略并评估整个团队在模仿与学习能力。
MuZero算法学习可迭代模型，该模型能够产生与规划相关的预测，包括动作选择策略、价值函数和奖励。在57种不同的Atari游戏上进行评估时，MuZero算法获得了最先进的性能。...而在围棋、国际象棋和日本将棋（用于评估高性能计划的典型环境）上进行评估时，MuZero算法在无需任何游戏动态的相关知识，就能与游戏规则完全匹配。 ?...在所有任务中，MuZero以强化学习算法达到了新的SOTA，其性能优于Atari套件上的所有先前的算法，并且也达到了与AlphaZero相当的在围棋、国际象棋和日本将棋上的超人性能。 ?...结果表明，随着将每次行动的时间从十分之一秒增加到50秒，MuZero的能力会增加1000 Elo（衡量玩家的相对技能），这基本相当于熟练的业余玩家和最强的职业玩家之间的区别。 ?...（右）在训练期间，Atari Games Pac-Man的得分也随着每次行动的规划量而增加。图中每条曲线都显示了一个不同设置的训练运行，MuZero允许考虑每次行动的规划数量不同。
DeepMind也表示，新程序AlphaZero模仿AlphaGo Zero，通过同样的自我对练机制学习。AlphaZero核心的算法是它的升级版本，能够搜索更广泛的可能策略以适应不同的游戏。...AlphaZero可以从头开始学习三个游戏中的每一个，尽管它需要按照每个游戏的规则进行编程。该程序通过与自己对练提高技能成为专家，尝试不同的玩法来发现获胜的途径。...但是，一个程序学习三种不同的复杂游戏，能达到如此高的水平，还是惊人的，因为AI系统——包括那些可以“学习”的——通常是非常专业的，需要经历磨练来解决特定的问题。...[图片] 图：国际象棋和将棋中，AlphaZero每一手棋的思考时间，和相应的模型表现（Elo） 而DeepMind的这一研究进展对于业界来说也非常重要。...一个流行的商业视频游戏似乎没有正式而抽象的棋盘游戏那么令人生畏。但“星际争霸”被认为复杂度更高，因为它各种变量和特征的安排自由度更大，玩家必须预见对手不可见的行为。
AlphaZero核心的算法是它的升级版本，能够搜索更广泛的可能策略以适应不同的游戏。 AlphaZero可以从头开始学习三个游戏中的每一个，尽管它需要按照每个游戏的规则进行编程。...该程序通过与自己对练提高技能成为专家，尝试不同的玩法来发现获胜的途径。 图：人类常用的国际象棋的12种开局方式解析 AlphaZero还没有办法学会同时参加三场比赛。...但是，一个程序学习三种不同的复杂游戏，能达到如此高的水平，还是惊人的，因为AI系统——包括那些可以“学习”的——通常是非常专业的，需要经历磨练来解决特定的问题。...图：国际象棋和将棋中，AlphaZero每一手棋的思考时间，和相应的模型表现（Elo） 而DeepMind的这一研究进展对于业界来说也非常重要。...一个流行的商业视频游戏似乎没有正式而抽象的棋盘游戏那么令人生畏。但“星际争霸”被认为复杂度更高，因为它各种变量和特征的安排自由度更大，玩家必须预见对手不可见的行为。
论文题目: Mastering Complex Controlin MOBA Games with DeepReinforcement Learning 主要贡献 提出了一个深度强化学习框架，从系统和算法的角度来解决这个问题...经过MOBA游戏《王者荣耀》的测试，训练有素的AI agent可以在完整的1v1游戏中击败顶尖的职业人类玩家。...AI Server：涵盖了游戏环境和AI之间的交互逻辑，用来产生数据。即从游戏中收集state，预测英雄行为。在使用中，一台AI服务器绑定一个cpu内核。...它的内部实现为内存高效的循环队列，用于数据存储。...游戏时按顶级玩家的133ms反应时间进行预测。训练时间跟Elo的曲线如下： 由上图可知训练6小时打败内置行为树，30小时达到top 1%人类水平，70小时达到专业水平。
团队表示，之后不仅会定期更新排位赛榜单，而且还会优化算法和机制，并根据不同的任务类型提供更加细化的排名。 目前，所有的评估代码以及数据分析均已公布。...在经过差不多一周的数据收集之后，团队共收获了4.7k个有效的匿名投票。 在开始之前，团队先根据基准测试的结果，掌握了各个模型可能的排名。 根据这个排名，团队会让模型去优先选择更合适的对手。...Elo评分系统 Elo等级分制度（Elo rating system）是一种计算玩家相对技能水平的方法，广泛应用在竞技游戏和各类运动当中。其中，Elo评分越高，那么就说明这个玩家越厉害。...比如英雄联盟、Dota 2以及吃鸡等等，系统给玩家进行排名的就是这个机制。 举个例子，当你在英雄联盟里面打了很多场排位赛后，就会出现一个隐藏分。...假设玩家A（评分为Ra）预计获得Ea分，但实际获得Sa分。更新该玩家评分的公式为： 1v1胜率 此外，作者还展示了排位赛中每个模型的对战胜率以及使用Elo评分估算的预测对战胜率。
，这意味着它递归地遍历树，在继续下一个分支前，遍历完当前分支。...简而言之，假设最大化两个玩家的结果。需要注意的是，可以简单应用这个算法去玩 Misère or Anti Tic Tac Toe游戏，这个游戏很类似井字棋游戏，不过它的目标是求输。...因为深度有限搜索的时间复杂度是**O(b^d)**，其中 b 是分支因子（在任意棋盘位置的平均可能移动的位置），d 是游戏结束前的平均深度或者移动数。...10^64 国际象棋：1.28 * 10^118 **围棋 (Weiqi)**：1.87 * 10^354 打个比方，你移动一根（正常）头发的长度，完全解决了井字棋，然后移动另一个头发并重复，这时有人解决四目游戏...这个故事的寓意是：虽然深度优先搜索可以被用来解决井字棋的游戏，但在更复杂的游戏中将会失败 - 我不信在玩四目游戏的时候，你会愿意让计算机思考很多年。
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