博弈类人工智能，其中一个方法就是：博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索。是不是觉得这个名字很牛逼， 但经过我的详细解读， 你马上就会发现，原来不过如此。对于要实现一个会智能下五子棋的AI，要怎么去实现呢？自然想到的方法就是，让计算机把每一步的可能性都试一遍，看走在那效果最好。 其实就是搜索的方法，搜索所有的下一步可能性，择优选择。这就是博弈树搜索。博弈树搜索什么是博弈树搜素呢？博弈就是相互
游戏的运算能力是决定整个游戏性能和性能的关键因素。算法是软件的核心，所以当你自己的工作要做某些事情的时候，它就必须要有一个演算法。一个好的方法可以减少错误率，高效地完成对收到的资料的分析和处理，并且通过优化运算来加快运算的速度。算法的设计主要包括框架代码的设计和内层算法设计两部分。游戏的算法流程图如下所示 极大极小算法Minmax算法是游戏树搜索算法的基础，最早于1950年提出。基于博弈
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2023-06-08 15:08:55
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AI版的五子棋小游戏内容简介本项目实现的五子棋博弈游戏是基于AI的五子棋游戏。游戏模式可以分为人机对弈和双人对弈两种模式。本程序采用基于启发式max/min算法的alpha-beta剪枝技术来选择出最佳的机器落子位置。除此之外，本项目还设置了残局闯关模式，在增加了游戏趣味性的同时给用户们带来了更好的游戏体验。算法描述本程序主要是用 α-β 剪枝法实现的。其基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各
在上一篇中，我们基本上实现了除AI外的所有五子棋功能，此处要讲述一个简单的权值算法。权值是什么权值？ 某个未落子的点沿某一方向的某种棋子排布对应一个权值。举例如上：从红点开始，①向下是连续四个黑棋，很危了，权值必定很大，设为3000.②右上是黑黑白，比较安全，权值为100。③向右是黑黑黑白，有点危险，权值为1000。④向左只有一个白，安全，权值为20…以此类推。 所以我们把各种棋子排布列成一个权值
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2023-08-11 20:57:49
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以前曾研究过五子棋的人工智能算法，这篇文章就是讲的实现与原理。当然也只是做了最简单的研究，人工智能是个高深的学问，我基本上不懂，这里的实现也只是凭自己的感觉来写的，程序也不是我写的，但是原理就是这样。我相信还有高手，我的文章也只能提供给一些初学者看看了。
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 人工智能也就是所谓的AI(Artificial Intelligence)，它是一门很抽象的技术，AI程序的编写不需要依据任何既定的思考模式或者规则。尤其是游戏中的AI可以完全依程序设计者本身的思考逻辑制作。我个人认为人工智能的核心应该是使计算机具有自
Python实现五子棋标记位思路代码效果图AI策略一点修正总结 摘要： 本文主要是针对之前写过的 五子棋一文中的人机进行补充和说明。 补充和说明为两个点 标记位AI策略标记位由于AI下棋实在太快了，当棋子数目增多，就不知道AI到底是下的哪了，所以对AI每次下棋时都增加如下图所示的标记号。思路最开始想的是画两种棋子，第一颗棋子，标记，并记录第二颗棋子，重新画第一颗棋子，第二颗棋子标记 依次重
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2023-09-18 21:25:08
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开发工具Python版本：3.6.4相关模块：graphics模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量即可。注：graphics模块在相关文件中已经提供，就是一个py文件，直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。原理简介对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题：(1)
效果演示：基本原理我们用到了博弈论的算法，下面我简单介绍一下博弈树： 博弈树类似于状态图和问题求解搜索中使用的搜索树。在AI五子棋中，博弈树的节点对应于某一个器具，其分支表示走一步棋。根部对应于开始位置。其叶节点表示对弈到此处结束。竞赛的结果可以是赢，输，平。下面就是一棵典型的博弈树： 如果按照暴力算法，将一局五子棋的所有可能性全部列举出来，理论上讲肯定是可以赢的。但是这样会耗费巨
##pythonAI五子棋大概一个半月前，突发奇想写一个AI五子棋，顺便熟悉下机器学习的内容。经过一个多月的努力（其实我也没有天天在写，有点想法了就写写），我终于放弃了。是的，我放弃了！！！坚持就是胜利，放屁。还TM有句话：选择大于努力。没错，我选择放弃！原因嘛？方向努力错了，应该是先好好学习机器学习再来写游戏。还有自己太菜，机器学习的内容一个知识点我要花半天来理解，然后再花半天来写代码，最后花半
开发工具Python版本：3.6.4相关模块：graphics模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量即可。注：graphics模块在相关文件中已经提供，就是一个py文件，直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。原理简介对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题：（1）
原创
2020-11-27 18:57:19
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上一篇讲了极大极小值搜索，其实单纯的极大极小值搜索算法并没有实际意义。可以做一个简单的计算，平均一步考虑 50 种可能性的话，思考到第四层，那么搜索的节点数就是 50^4 = 6250000，在我的酷睿I7的电脑上一秒钟能计算的节点不超过 5W 个，那么 625W 个节点需要的时间在 100 秒以上。电脑一步思考 100秒肯定是不能接受的，实际上最好一步能控制在 5 秒 以内。顺便说一下层数的问题
基于js的五子棋教程先给出问题，然后一步一步的去解决；需要的知识：html,css,js基础语法，包括创建对象和继承属性；需要的知识很少，就是js的创建对象，如果不会就去看一下书吧。整个js都是基于一个叫xuanran 的对象来操作的，所以请大家一边看教程，一遍对照源码，源码很短一共不到200行面临的问题第一个问题，就是这个棋盘怎么显示；棋盘显示后，接下来的问题就是，怎么点一下，在一个特定的点显示
博弈树下过五子棋的人都应该知道，越厉害的人，对棋面的预测程度越深。换句话讲，就是当你下完一步棋，我就能在我的脑海里假设把我所有可能下的地方都下一遍，然后考虑我下完之后你又会下在哪里，最后我根据每次预测的局势好坏来判断我的下一步棋放哪最合适。当然这只是想了一层，一个专业的棋手思考的层数会多得多。作为一个难度较大的 AI，势必也需要能够对棋局进行深入分析，然而五子棋的棋盘大小一般是 15 * 15，可
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2023-07-03 20:44:50
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python 五子棋AI实现（3）：极大极小值搜索和alpha beta剪枝极大极小值搜索介绍alpha beta剪枝介绍MIN层剪枝MAX层剪枝代码实现alpha，beta剪枝实现获取子节点AI搜索深度和搜索时间完整代码ChessAI.py 极大极小值搜索介绍可以先回顾下上一篇中的AI 实现：AI 先获取当前所有可以下的位置（就是棋盘上的空格），然后每次在其中一个位置下子，根据棋型评估函数获取
这次做的项目是五子棋，用python3的tkinter实现。这次的做出来的还是比较简单的。现在开始分析代码：①首先先创建五子棋的窗口：from tkinter import *
top = Tk()
top.title("五子棋") #给标题
top.geometry("510x525") #确定窗口大小
top.mainloop()②画出五子棋的棋谱：用Canvas函数来创建画布（Canv
本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4。五子棋比起我之前写的几款游戏来说，难度提高了不少。如果是人与人对战，那么，电脑只需要判断是否赢了就可以。如果是人机对战，那你还得让电脑知道怎么下。我们先从简单的问题来看。开端画棋盘首先肯定是要画出棋盘来，用 pygame 画出一个 19 × 19 或 15 × 15 的棋盘并不是什么难事，这在之前的文章中已经多次用到，就不赘述了。画棋子
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2023-08-12 21:20:17
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前言五子棋是我们传统的益智游戏之一，老少皆宜，上手简单，对于锻炼逻辑思维，增强思考能力有很大帮助。那么，我们能不能使用Python来写出五子棋的程序呢，毕竟不是什么时候都有对手和你一起下棋的，编写一个五子棋程序，自己可以随时随地玩这个游戏。需求五子棋规则比较简单，有如下需求:分为黑白两色棋子黑白两方依次落子任何一方达成五子连珠即获得胜利横向纵向斜向五子连珠均符合胜利条件五子棋棋盘为15*15的正方
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2023-08-10 18:34:00
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关于棋盘棋子的实现逻辑我就不多说了，大家可以看源码，并不复杂，说说AI部分的实现吧：我的实现思路是：当玩家走下一步棋的时候，AI要考虑两个因素：1.走对自己获得胜利最有利的点（说白了就是最接近5子连线的点）2.堵对对方获得胜利最有利的点（说白了就是堵对方的棋子）做到这两步就能实现一个初级阶段的人工智能了。那么接下来就讲讲关于计算获得胜利最有利的点是如何计算出来的：其实原理也比较简单：在棋盘上计算每
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2023-09-11 23:01:24
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一、基本思想：五子棋存在多种连接方式，这也就决定了每一个空位的权值有所不同，我们对五子棋的不同连接方式设置权值，然后遍历棋盘，算出每一个空位上的权值，选择权值最大的空位下棋，所以这个算法的关键就在于：1.设置并且存储不同连接方式及其对应的权值 2.计算棋盘空位上的权值。二、设置不同连接方式的权值并进行存储棋子的连接分为活连与死连，假设0代表空位，1代表黑棋，2代表白旗，如010为活连，01（遇到边
