在围棋比赛上的闭幕词（共4篇）
在围棋比赛上的闭幕词 篇1
在围棋比赛上的闭幕词
尊敬的各位领导、各位来宾，各位同行、各位选手：
大家好！
少儿围棋段位评定大赛高段组比赛，经过三天紧张激烈的比拼，大赛于今天上午圆满结束。
作为本次赛事的承办方，我谨代表某某市围棋协会，特别对一直以来关心和支持少儿围棋事业发展的体育总会、棋院，某某市委领导、某某地市文化体育局及体育总会，对大力赞助本次比赛的有限责任公司，以及积极组队参赛的各地州体育总会及围棋培训机构，表示由衷的敬意和诚挚的感谢。同时，对参与本次比赛宣传报道工作的电视台、经济报、都市报、某某电视台及某某日报等各家媒体，对远道而来参加本次比赛的各地州少儿围棋选手及其家长一并表示真诚的谢意！
本次比赛，既是一场检验围棋水平和实力的比赛，也是彼此学习和切磋棋艺的良好时机。在比赛中，我们的小选手们盘上寸土必争，盘下纹枰论道；场上针锋相对，场下友好相处；有喜悦、有教训，有胜利，也有失败，总之收获颇多。
纵观本次少儿围棋段位评定大赛高段组比赛，主要有三大特色：
一是社会各方合力办赛。围棋是一项有益于人们智力开发和陶冶情操的体育项目，在中国具有良好的群众基础，而举办这样一种大规模的少儿围棋比赛，无论在内地还是在边疆，仅靠围棋协会组织是远远不够的。在此次比赛中，我们欣喜的看到，某某政府部门对发展少儿围棋事业的关怀和支持，有限责任公司对少儿围棋事业发展的鼎力相助，自治区、地市多家媒体的大力宣传进一步凸显出先进文化对社会发展进步的引领作用。总之，通过协会主办、政府引导、企业赞助、媒体参与，促成了少儿围棋段
位评定大赛高段组比赛落户某某，也为比赛的成功举办奠定了坚实基础。
二是棋院异地首次举办的高规格围棋比赛。少儿围棋段位评定大赛高段组比赛是棋院的重要赛事，前三届比赛都放在了省会市。这次棋院领导经过仔细权衡和调研，第一次把这样重要的围棋比赛放在省会以外城市举办，这既是对我们某某少儿围棋普及推广工作及少儿围棋整体水平的肯定，也是对某某少儿围棋未来发展寄予更高的期望。而我们某某市围棋协会也极为珍惜这一机遇，一是精心组织、周密部署，为新疆棋院能把更重要的围棋赛事放到某某举办打下良好基础；另一方面也借此进一步扩大围棋影响力，让更多的人认识围棋、了解围棋并参与到围棋运动中来，保持某某少儿围棋在新疆的领先水平。
三是锻炼和发现了一批有潜质的少儿围棋选手。举办少儿围棋段位评定大赛高段组比赛，目的不仅是给少儿围棋爱好者定段，更重要的是让各协会及围棋培训机构着眼于未来，不断发现和培训年龄更小的少儿围棋爱好者，实现新疆少儿围棋事业的可持续发展。甚至，要将一些可造之才培养为职业棋手，争取早日突破职业围棋选手零的纪录，不断为围棋事业输送最新鲜的血液和更有前途的苗子。
最后，祝在座的各位领导、各位来宾身体健康、合家欢乐、万事如意!祝参赛的小选手们新年快乐、棋力不断提高!祝远道而来参加本次赛事的各位来宾及选手们一路顺利，欢迎再到某某来！
谢谢大家！
在围棋比赛上的闭幕词 篇2
围棋是一种起源于中国的策略性双人棋盘游戏,起源时间大约为公元前6世纪,尽管围棋的规则简单,但制造一个与人类职业选手匹敌的围棋程序一直没有成功。设计一个高效的围棋盘面评估函数非常困难,虽然在较小棋盘状态下使用信心上限搜索树(UCT)算法可以有效地评估当前盘面状态,而在19×19的棋盘上,涉及到局部评估与整体盘面评估之间的切换,导致问题异常复杂。
第一个围棋程序是由Albert Zobrist设计的,这个围棋程序是他关于模式识别的学位论文的一部分。当今得益于蒙特卡洛数搜索以及机器学习新技术的引进,在9×9棋盘上最好的围棋程序已经能够达到高段水平。在2009年8月22日Fuego在9×9的棋盘上战胜了周俊勋九段,成为第一个在9×9棋盘上战胜世界顶级棋手的围棋程序。2009年出现了第一个在KGS围棋服务器上达到低段评级的程序,2012年6月,计算机围棋程序Zen19S在KGS 上达到6段的评级[1]。
围棋长久以来被认为是人工智能领域的一大挑战,在IBM公司的深蓝击败卡斯帕罗夫以后,围棋取代国际象棋成为了机器博弈研究中的桂冠。围棋为人工智能研究提供一个很好的实验平台,计算机围棋的研究成果被应用在认知科学,模式识别,机器学习,组合博弈论等众多研究领域[2]。
相对于国际象棋的搜索树只有几十个分支系数,围棋在每一步棋的选择上多达几百个,这使得解决围棋问题极其复杂。在蒙特卡洛搜索树(MCTS)出现以前,计算机无法战胜业余选手[3]。
在过去几年中围棋中很多有效的改进都基于UCT算法,Chaslot等人提出了两个渐进策略用来决定等级和衡量步法,使得他们的程序ManGo对阵GNU Go 3.7.10的胜率在13×13的棋盘上从25%提升到了58%(200次对局)[4]。Chaslot等人介绍了一种选择公式结合了在线学习(匪徒模型)和过渡学习(RAVE值),专家知识和离线模式知识[6],这些知识在MOGO中得以使用。Silver在他的博士论文中基于在MOGO上的实验[7],提出取消UCT算法和RAVE中的探索部分。Rosin提出了一个新的算法PUCB,该算法是基于上下文信息在一个事件的开始就有效的假设[8]。Tesauro等人提出了一个贝叶斯框架,使得估计节点的价值的潜在性更加精确(贝叶斯优化)[9]。MANY FACES of GO[10],AYA[11],PACHI[12]等围棋程序都是使用修改了的UCT算法。
1 UCT算法
1.1 UCT算法概念
在计算机围棋中主要使用蒙特卡洛方法(Monte-Carlo Methods)进行搜索,在一系列可下点中选取一个点作为起始点,然后随机模拟下棋直到棋局结束,棋局最终的胜负作为返回值,用以评价选取点的优劣。巨大的搜索空间使得探索和利用之间的权衡(Exploration Versus Exploitation)显得格外重要,Auer等人提出了UCB( Upper Confidence Bound, 上限信心界)策略,建立多臂匪徒模型[13]。L. Kocsis等人将UCB方法扩展到极大极小树上搜索,发明了UCT算法[14]。
UCT算法中博弈树是一个极大极小树,将每一个节点以及它的子节点当成是多臂匪徒模型,节点建模成匪徒,子节点建模成摇臂。在有限的时间内对一系列匪徒操作,每一个都从根节点下到叶子节点。
在一个节点使用UCT算法时,其过程是:将当前盘面作为根节点(rootNode),棋盘上下了相应的棋步以后盘面状态作为rootNode的子节点(node.childNode),从根节点开始搜索,假如搜索的节点不是叶子节点,那么选择当前根节点的子节点中UCB值最大的进行搜索,将没有搜索过的子节点的UCB值都设置为无穷大,而已经搜索过的节点的UCB值为:
在使用极大极小搜索算法时在根节点寻找最优分支,如果一个分支的回报值趋近与最优值的时候选择相应的棋步,但在围棋中,分支系数非常大,在有限的时间内是很难找到最优分支的,基于这个原因,UCT算法是优于alpha-beta算法的,UCT算法在任意时刻停止搜索得到的结果会优于alpha-beta算法,alpha-beta算法在提前结束搜索时会导致博弈树上的一些深度不深的点都还未被搜索过,所以有时得到的结果与最优结果相差甚远。
UCT算法是鲁棒的,该算法在每一个节点回报是子节点多次搜索的平均回报,所以算法是平滑的。回报值是极大值的一个平滑的估计,对子节点的搜索次数决定于回报的估计值和信心。当一个子节点的回报值要远高于其他子节点的回报值的时候,那么将对该子节点搜索更多的次数,而且UCT算法将给予更多的时间来搜索回报最大的子节点。如果两个节点有类似的回报值,或者信心值比较低,那么回报值会趋于平均。
1.2 UCT算法的局限
虽然在小棋盘上UCT算法取得了巨大的成功,在19×19的棋盘上围棋程序仍然面临巨大的困难,围棋程序依然无法和人类职业棋手相抗衡。
尽管引入了UCT算法,即使是最好的围棋程序在Muller称之为局部情况(local situations)下仍然很弱。虽然大量的并行能够一定程度地规避这个问题,但Muller认为现今希望超级电脑能够在一个全局的搜索中解决局部情况的问题是不现实的,并且简单地提供更多的更快的程序也是不够的[3] 。
在大棋盘上相比于小棋盘,分支系数增多,导致组合爆炸,搜索空间数目远远超过了计算机所能解决问题的上限。人们必须找到一种有效考虑全局与局部影响的剪枝方法。
在局部搜索中加入全局的影响是必要的,那么如何在全局的搜索中分解出局部问题是一个当今急需解决的问题,局部MCTS是需要的,并且将其结果和全局搜索一起考虑,是对技术的极大的挑战,如果能够成功,它将使得计算机围棋的从局部走向全局更加容易。
1.3 最小迭代次数
人们将围棋落子模型看成是马尔科夫决策模型的实例。当棋手面对一个将要决策的棋盘盘面时,他将从多个可下点中行棋,将待决策盘面看成为一个多臂匪徒机,每个可行点都是一个手臂。每次选择可下点后的盘面又是一个多臂匪徒机。
假设轮到一方行棋的时候有k个可落子点,第i个节点具有两个参数UCB值以及被访问次数Vi,设定每一个没有访问过的节点的UCB值为无穷大,如果可下点被访问过,则该节点的UCB值根据UCB算法给出的上限信心索引值确定(如公式 (1))。将加入i落子点后采用固定策略模拟方式完成之后的行棋过程,过程结束后Vi加1,模拟到终盘得到的胜负信息返回给上层节点,父节点的访问次数加一,父节点的收益为子节点的收益取反,以此类推直至根节点,该次模拟结束,开始新的一次模拟。通过模拟人们能够得到子节点的UCB值在指定的模拟次数内,人们能确定哪个子节点的UCB值最大,将其扩展。
为了得到最小迭代次数,只需记录Vi值即可。给定搜索其子节点[A1, A2,…, Ai,…,Ak]时,每个节点都有其对应的UCB值集合为:
SETUCB={VA1,VA2,…,VAi,…,VAk} (2)
当针对节点A的最优走法的UCB值:
VmAbest=max{VA1,VA2,…,VAi,…,VAk} (3)
定义最小迭代次数为:
2 实验
这个实验是基于UCT的围棋死活判断,通过实验能够观察到UCT算法效率与围棋死活题中初始空白点数之间的关系,对UCT算法解死活题的正确率、初始空白点数与最小迭代次数、初始空白点数与平均搜索深度之间的关系进行观察,对改进现有的以及设计新的局部搜索算法起指导作用。
本文考虑的是边界闭合的死活题,统计死活题集中每一个题的边界即在死活题中处于棋形的外层,在行棋过程中无需考虑的同颜色点的集合。初始空白点数是边界内的所有点的个数(不含边界),包含初始空白点,初始白子数和初始黑子数。初始空白点数是在边界内的没有落子的棋盘空白点的个数,初始白子数以及黑子数是在死活题的初始阶段边界内的白子以及黑子数,将边界为白的题转化成边界为黑的情况。本文希望在实验过程中观察找到正解的最小迭代次数与前面所统计的数字之间的关系。
最少迭代次数是使用UCT算法找到正解所付出的代价,是UCT算法效率的有效量度,通过测量最少迭代次数,可以体现出UCT算法与围棋难度之间的关系。
在实验中很多死活题在模拟很少次数的时候,盘面评估已经将正确的解找到,所以本文以稳定迭代次数替代最小迭代次数,即找到解以后每过一秒对模拟棋步进行测试,如果前三手棋在连续六次测试都没有变化,就认为这时棋步的选择已经稳定,然后退出搜索。本文将稳定开始时的仿真次数定义为稳定迭代次数。稳定时搜索的平均搜索树深度定义为稳定平均搜索深度。
鉴于Thomas Wolf教授对于计算机围棋死活的研究是计算机围棋领域的权威,其开发的GoTools软件也是围棋死活的权威软件之一,本文使用的测试集来源于Thomas Wolf的论文[15],它由64个死活问题组成,为了保证比较的一致性,本文使用GoTools的测试集,这样可以方便地对比UCT算法与GoTools中所使用的方法的性能和特征。本文给出了64个死活题中初始空白点数与实例个数的直方图如图2所示。
在64个死活题中,使用UCT算法有9个死活题没有得到正确的解,正解率为85.93%
初始空白点数反映了死活题的复杂程度,而稳定迭代次数体现了使用UCT算法来解死活题的代价,本文在其中剔除了没有得到正解的实例的结果。结果如图3所示。
本文还观测了初始空白点数与平均搜索深度之间的关系如图4所示。
接下来本文对修改后的程序解决围棋死活题的速度测试与文献[15]中的死活题解题时间进行比较。表1中列出解决所有死活题所花费的时间以及确定第一个步法的错误个数,JB、PW、SC1、SC2为人类选手,其中两个4段的棋手和两个5段的棋手。GoTools设定为快速模式,本文修改后的UCT算法分成4种模式,UCT-4s指的是修改的UCT算法限定时间为4s。UCT-最小迭代指的是行棋过程中。
3 实验结论
从直觉上来看搜索空间的大小,随初始空白点数的增加呈指数增长。但图3中,初始空白点数与稳定迭代次数没有体现直接的简单联系,在初始空白点数为10的时候,有的测试实例的稳定迭代次数可以达到5万,88%的实例的稳定迭代次数却都在2万以内。稳定时平均搜索深度基本都在16层以内,均值为7.92。图4中初始空白点数的增加也并没有导致稳定平均搜索深度的增加。由此可见围棋死活问题的复杂度测算并没有人们猜想得那么简单。死活题的难度与棋形、模式有很大的关系,不能认为死活题难度只简单依赖于初始空白点数。在试验中具有相同初始空白点数的不同测试问题,可以有非常不同的稳定迭代次数。棋形简单的变化,可以造成搜索难度的巨大出入。
对比表1专业棋手的段位、求解时间和错误解的个数可以发现,人类选手求解死活题的能力与其段位没有严格的线性关系。对比GoTools和专业棋手的运算时间和错误解个数,可以发现计算机程序能够在低于人类棋手一个数量级的时间内,求解出更多的围棋死活问题的正确解。对比局部UCT算法的运算时间与错误解个数,可以发现随着时间的增加,局部UCT算法的性能在提高。这个结果与UCT算法的理论分析结果相符。对比UCT-12s和GoTools的运算时间与错误解个数,可以发现,UCT-12s在更短的时间内,能正确求解出更多的死活问题。某种程度上,这显示了局部UCT算法的有效性。考虑到GoTools使用了大量的与围棋相关的启发知识,使用了比较多的复杂数据结构,局部UCT算法在没有使用大量的围棋先验知识的情况下,在没有使用复杂数据结构的情况下,就获得更好的性能,这说明局部UCT算法在简单和有效性方面比GoTools有很大的优势。考虑到GoTools不能处理开放域的死活问题,而UCT算法已经在9×9棋盘上证明了它的有效性,现有数据让人们相信在UCT算法的广大改进空间里蕴藏着巨大的潜力等待研究工作者的进一步挖掘。
4 未解决的问题
虽然计算机围棋已经研究多年,仍然还有很多开放性的问题:
①在给定的全局棋盘信息中,如何分割棋盘,如何自动确定局部搜索的区域。如何自动评估分割是否正确。这个分解步骤是全局搜索转化为局部搜索计划中非常关键的一步,同时也是比较困难的一步。
②假定人们能够用局部UCT算法求解出局部解,但是在众多的局部解中,如何权衡它们之间的优先权,如何根据全局的综合评估来确定最佳的落子?假如最优落子不在局部解中,如何找到最优落子?这个综合步骤是全局搜索转化为局部搜索计划中的另一技术难关。
总之,从单一的全局搜索转换到多个局部搜索的综合,还有很多的研究难关等待人们的努力。本文仅仅是向着这个方向迈出了一小步。
5 结束语
本文详细地介绍了UCT算法,定义了最小迭代次数,通过对死活问题的初始空白点数与稳定迭代次数关系以及平均搜索深度的分析,本文初步得出死活问题不是简单的只与初始空白点数有关,棋形的变化会对算法效率产生巨大影响。希望能对计算机围棋程序的设计者有些启发,并且能让人们对计算机围棋复杂性有更加详细的认识。
修改后的UCT算法能够使用并行机制,能在较短时间内就找到较多的正确的解,但是在给定充足时间的情况下还不能找到所有的正确解。目前的数据还不足以让人们判断这些错误解是由于编程错误、实现错误还是局部UCT算法的固有缺陷。不过这非常值得人们进一步研究。UCT与GoTools两种方法的原理不一样,UCT算法适用范围广,目前在没有优化的情况下,在快棋测试中就能获得比GoTools更好的性能。而GoTools所使用的AB剪枝算法适用范围较窄,是多年科研累积的结果。人们的最终目的并不在于比较两者求解围棋死活题的性能,而在于希望通过分析封闭域局部UCT算法不能得出全部正确解的原因,对9×9以及19×19的UCT算法改进起指导作用。
在围棋比赛上的闭幕词 篇3
本次大赛得到了市围棋协会的大力支持，邀请了全市各县市各大棋院的院长和围棋爱好者担任竞赛裁判，全市中小学生中的围棋高手们竞相参赛。比赛分为小学低年级组、小学高年级组、初中组和高中组等四个组别进行，共有56个单位的68支代表队208名队员参加了赛。比赛采用2002年中国围棋协会的《围棋竞赛规则》进行，按照积分循环制编排，每人进行七轮比赛。
经过两天时间的激烈角逐，最终，樟树市第八小学邹飞龙等获得小学低年级组个人前10名，丰城市实验小学黄佐旸等获得小学高年级组个人前十名，丰城市第一中学黄昌奕等获得初中组个人前十名，高安中学龙廷威等获得高中组个人前十名。在分量较重的团队奖争夺中，宜春市第三小学等六个代表队获得小学低年级组团体前六名；丰城市实验小学等六个学校获得小学高年级组团体前六名；丰城市第一中学等六个学校获得初中组团体前六名；宜春中学等六个代表队获得高中组前六名。高安市文教局等六家单位获得优秀组织奖。
歌咏比赛闭幕式上的讲话 篇4
大家好!
今天，我们举办的“德礼共济 文明向善”主题歌咏比赛(4-5年级)圆满拉下帷幕。首先，我向所有付出辛勤劳动和汗水的师生们表示衷心的感谢!
这次歌咏比赛，同学们把对祖国的热爱，对少队组织的荣耀，对学校生活的憧憬，对远大理想的追求，都融进了美妙的歌声中，这也是一种文明，也是一种美德。可以说，我们一起合着歌声的节拍，勾起了对过去的怀念，燃起了对未来的希望!不难看出，这里有各班同学刻苦的排练;有班主任老师热情而忙碌的身影。在活动中，我看到同学们身上的闪光点，感受到大家的激情。我希望你们继续保持这一良好的精神状态，并将其延续到你们今后的学习和生活中去。用自己饱满的热情去创造生活，创造未来。
在这里，我还想说的是，比赛的结果并不重要，重要的是，在比赛的过程中，我们看到了全体同学特有的团结精神，看到了同学们特有的集体意识和纪律意识。可以说，一个学校或是一个班级，只要紧密团结，步调一致，才有战胜困难的勇气和决心!
老师们，同学们，我真诚地希望每位老师、每个班级、每位同学在今后的学习生活中，继续发扬在这次比赛中体现出来的团队意识，集体意识，纪律意识，努力地为自己的班级增添光彩，为自己的发展增添后劲，为学校的壮大贡献力量!
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