围棋综合采用了四种方法：模拟、搜索、深度学习和强化学习。
模拟是通过对历史数据进行模拟，来预测未来棋局的走法。
搜索则是通过计算机算力来搜索所有可能的棋局，并找到最佳的走法。
深度学习则是通过计算机学习围棋大师的思路，来预测最佳的走法。
强化学习则是通过让计算机自我学习来提高其下棋水平，不断优化自己的决策。这四种方法的结合，使得围棋综合在下棋方面具有更高的准确性和实用性。
围棋综合采用了四种方法，分别是神经网络、蒙特卡洛树搜索、强化学习和传统的人工设计。
神经网络主要用于预测下一步棋的走法，通过大量的数据训练，提高棋局判断的准确性；蒙特卡洛树搜索则是一种基于随机模拟的搜索方法，通过模拟大量的棋局来预测最优解；强化学习则是一种通过与环境的交互来不断优化策略的方法；传统的人工设计则是通过围棋专家的经验和知识来制定一些固定的算法和规则。这四种方法的结合，使得围棋综合能够在人类职业选手之上取得更好的表现。
