五子棋中的博弈智能设计

博彝是人工智能的主要研究领域之一，他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。本文将这些技术用于五子棋中．设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。     

五子棋机器博弈系统评估函数的设计

针对五子棋机器博弈需借助棋型评估棋局产生的速度瓶颈,提出了棋型识别粒度与搜索深度相关联的多层架构评估函数设计方法。实验证实粗颗粒度估值在深层搜索时整体效率更高;多层次判读棋型能明显加快评估速度;走法生成函数引入快速评估,提前进行博弈树自然剪枝收效显著;非关键棋型依据棋局浮动分值平衡搜索深度,对五子棋亦见成效;以及估值函数针对性地延伸评估来减少地平线效应的开销更少;从而表明估值函数动态评估更加合理。     

一种新的博弈树搜索方法

通过对机器博弈主要搜索算法的深入分析和实践,提出了在博弈树一层结点中以广度优先方式,运用接力式空窗探测技术反复淘汰到只剩一个结点的新搜索方法. 该方法面向应用,搜索过程易控,理论上的最小搜索极限小于极小博弈树. 对比实验表明,该算法平均搜索效率高于PVS搜索和MTD(f)方法,并且使用该方法的迭代深化对博弈树优化效果最佳,从而使迭代深化搜索应用范围更加广泛.      

基于Xcode的智能五子棋的设计

AI(Artificial Intelligence)即人工智能是在多种学科相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科,在这一领域多以博弈为例进行研究。本文利用Xcode作为开发工具,根据博弈树的启发式搜索原理,设计一个五子棋程序,实现人与计算机的博弈。     

五子棋算法的研究与思考

通过对五子棋算法的研究,探讨在博弈算法设计中优化的一些基本思路,并对其他棋类博弈算法提出一些思考和展望。     

五子棋博弈平台的设计与应用

棋类游戏是博弈的规则和思想的完美体现,很多算法技术都可以运用在棋类游戏中。五子棋相比其他棋类,规则更简单易学,适合用于博弈算法的研究。一个五子棋博弈平台的搭建,有利于不同博弈算法之间的比较研究以及改进。该文首先介绍了五子棋博弈平台的设计。该平台是包括一个服务器和两个客户端的三层C/S架构平台,主要用于五子棋博弈算法之间的对弈。其次,该文以遗传算法及搜索树算法的对弈为例,展示了该平台的应用。     

基于程序设计项目化教学的研究

针对C语言程序设计综合实训,基于"任务驱动"的原则,选择五子棋游戏进行综合项目教学,设计项目递增式实现步骤,提出一种基于"净空间"的适合初级编程的下棋算法框架。在该项目的教学过程中让学生从简单的逻辑结构逐步细化和深入,充分展示学生的才能。教学效果表明,该项目的实施让每个学生的程序设计能力得到不同程度的提高。