evolving checkers players [Fogel and Chellapilla, 2002]

通过神经网络进行评估棋局的状态，这是一个非常好的策略。

因此我们可以进行从这一步进行选择下一步的操作，下那一步棋（搜索最大的下一步棋局状态）。

神经网络的权值是通过进化算法得到的。

我们有一个关于权值的群组，通过在线和其他棋手进行博弈，之后我们可以选择在一定场次内，胜率比较高的作为适应值。

从而通过多少次迭代之后，我们可以得到最优的神经网络的权值。

这个属于最优的。

因此，完成了对博弈的学习。

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