1. 软件面向的行业和业务场景
该项目是基于强化学习的自我博弈模型，主要面向人工智能（AI）和机器学习领域，特别是在棋类游戏和智能对弈的应用场景。其核心目标是训练一个能够与人类对弈并不断优化策略的 AI 玩家。通过强化学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，这个软件可以应用于任何需要决策优化和策略训练的领域，如自动驾驶、金融预测、机器人控制等。
业务场景包括：
人工智能竞技游戏：用于训练 AI 玩家，模拟自我博弈，提升 AI 策略。
游戏开发与优化：游戏公司可以用该技术提升 NPC（非玩家角色）智能，增强游戏体验。
教育与研究：为机器学习和强化学习的研究者提供实用工具，帮助学习和理解深度强化学习的应用。
2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能
该项目包括以下主要功能模块：
Board（棋盘信息模块）：该模块存储并管理棋盘的信息，定义了棋局的状态和每个玩家的操作。
MCTS（蒙特卡洛树搜索模块）：用于构建决策树，通过模拟多次博弈来选择最优的落子策略。其核心思想是利用树状结构进行搜索，并根据模拟结果做出决策。
Residual Neural Network（残差神经网络模块）：该模块用于训练 AI 玩家，通过深度神经网络辅助预测最佳的落子位置。网络结构采用残差神经网络（ResNet），以提高训练效果和预测准确性。
AI Player（AI 玩家模块）：将蒙特卡洛树搜索与神经网络结合，构建出一个能够自我学习和对弈的智能 AI 玩家。
Game（游戏过程模块）：该模块定义了自我博弈和人类对战的流程，确保系统能够支持多种游戏模式，包括 AI 自我对弈和与人类对弈。
MetaZeta（主程序和 GUI 模块）：该模块整合了所有功能模块，并提供图形用户界面（GUI）进行操作。用户可以通过界面启动自我对弈或与 AI 对战的模式。
具体功能包括：
AI 自我对弈：用户点击“AI 自我对弈”按钮，系统将启动 AI 玩家进行自我博弈，训练其棋局策略。
与 AI 对战：用户可以与训练好的 AI 玩家进行对弈，测试 AI 的下棋水平。
3. 项目的技术选型和架构特点
该项目采用了以下技术选型：
操作系统：Ubuntu 18.04.6 LTS。
深度学习框架：TensorFlow GPU 2.6.2，用于加速深度学习模型的训练和推理。
编程语言：Python，用于开发所有功能模块，具有良好的扩展性和兼容性。
项目的架构特点：
模块化架构：整个项目由多个独立的模块组成，包括棋盘信息管理、蒙特卡洛树搜索、残差神经网络、AI 玩家、游戏过程控制等。各模块通过接口进行交互，保证了系统的灵活性和可扩展性。
强化学习与 MCTS 结合：通过强化学习算法（自我博弈）与蒙特卡洛树搜索相结合，AI 玩家可以从对弈中不断学习和优化策略，从而提高游戏水平。
GUI 界面：项目提供了图形化界面，方便用户启动不同的模式（自我对弈或与 AI 对战）。用户通过简洁的界面与 AI 进行交互，增加了使用的友好性。
