This project implements an AI agent that plays the game of Gomoku using the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm,
which is a type of reinforcement learning technique.
Against a random player, the MCTS agent achieves over 95% win rate as the first player,
and over 85% win rate as the second player
By default, the game is played on a 5×5 board with a win condition of three in a row.
These settings can be customized by modifying the following constants in constants.py:
BOARD_DIM: Size of the board (e.g., 5 → 5×5 board)NUM_WIN: Number of stones in a row needed to win (e.g., 3 for "three in a row")
이 프로젝트는 강화학습의 한 종류인 MCTS 알고리즘을 사용하여 오목(Gomoku)을 플레이하는 AI 에이전트를 구현합니다.
random player와 게임할 때, 선공일 경우 95%이상의 승률, 후공일 경우 85%이상의 승률을 보여줍니다.
기본 설정에서는 5×5 크기의 보드에서 3목을 먼저 만드는 플레이어가 승리합니다.
이 설정은 constants.py 파일의 다음 상수를 수정하여 자유롭게 변경할 수 있습니다:
BOARD_DIM: 보드의 크기 (예: 5 → 5x5 보드)NUM_WIN: 승리 조건이 되는 연속 돌의 개수 (예: 3 → 3목)