《基于强化学习与循环神经网络的六角格兵棋研究》146页

解决挑战人类认知的高度复杂问题，长期以来一直是人工智能（AI）发展与研究的核心驱动力。随着AI技术进步，其应对问题的复杂性持续提升，促使我们不断探索其能力边界。六角格兵棋作为模拟双人军事对抗的推演工具，常呈现需战略决策的复杂场景。本研究将尖端机器学习技术应用于六角格兵棋领域，通过整合先进循环神经网络与DeepMind已验证算法，开发新型系统以应对此类游戏的战略复杂性。鉴于该领域研究稀缺，本文旨在深化对六角格兵棋的认知，并为未来相关研究开辟路径。

当前，现代AI技术似乎无所不能。随着ChatGPT与AlphaFold等前沿系统公开面世，并在既往"近乎无解"的领域展现惊人进展，人们开始思考如何将类似工具拓展至其他领域。历史上，完美掌握棋类游戏的能力常被用于衡量技术工具的成熟度。国际象棋、黑白棋与双陆棋已实现超人类水平，外交博弈等领域亦取得重大突破。然而，仍存在大量更复杂的游戏尚未被攻克。本研究以六角格兵棋为测试环境，探究AI在复杂且鲜有研究场景中的表现。此类游戏的挑战性源于其极高复杂度：棋盘通常包含数千个六角格与数十种地形类型，玩家需指挥数百种特性各异的单位作战，同时遵循精细规则（如单位协同、补给模拟与空中支援机制）。

本研究旨在开发能够驾驭六角格兵棋的AI系统。研究聚焦于"标准战斗系列"（SCS）兵棋，逐步构建可适配该系列任意游戏的智能体。鉴于任务维度与复杂度，研究分解为以下子目标：
• 构建基于AlphaZero的多游戏网络训练框架
• 设计适配此类游戏的网络架构
• 确定SCS游戏最优状态-动作表征体系
• 训练具备实战能力的神经网络
• 开发支持参数调整（如棋盘尺寸）的测试环境
• 验证网络在大规模棋盘上的泛化能力

如后续所述，兵棋AI研究（特别是SCS领域）仍处于初级阶段，多数成果局限于特定环境。然而，SCS游戏作为兵棋子类，其特性对AI研究具有独特价值。因此，本研究构建的系统旨在为未来兵棋研究提供基础框架：系统设计兼容多款SCS游戏的状态-动作表征，并支持训练测试环境中新网络与游戏的快速定义。

复杂兵棋（如SCS系列）通常存在较高入门门槛。作为双人对抗游戏，新手常面临对手稀缺、规则学习困难与策略测试障碍。此外，实体游戏需配置大型地图与数百枚棋子，耗时耗力。为缓解此问题，已有Vassal[19]等系统实现数字化改编。因此，开发具备基础对战能力的系统（即使未达高阶水平）对新老玩家均具实用价值：既可辅助学习规则与策略测试，亦为本文目标之一。

本论文共分7章。首章概述研究问题与目标；第二章深入解析SCS兵棋机制及其复杂度；第三章综述相关AI算法与同类研究；第四章详述系统设计方案；第五章探讨Python实现细节与功能评估；第六章呈现多场景测试结果与优化分析；第七章总结研究成果并展望未来方向。