并行计算机博弈系统设计与改进

计算机博弈的核心技术是搜索。本文针对单核条件下的搜索算法、并行条件下的搜索算法两个方面进行了研究。单核搜索算法方面,简单地介绍了博弈单核条件下的选择性搜索思想,本文研究了几种已有的多核条件下博弈并行搜索方法,分析了其优劣,并针对性地提出了改进方案,给出了系统实践的结果,比较了改进方法与原有方法的效果差异。最后,本文探讨了Alpha-Beta并行搜索系统实现中一些特殊的程序设计技巧。     

基于PVS算法的苏拉卡尔塔棋博弈系统设计与实现

文章旨在介绍基于主变量导向搜索（Principal Variation Search,PVS）算法的苏拉卡尔塔棋博弈系统的设计与实现。为了优化搜索策略,提高搜索效率和决策准确性,文章选用将Alpha-Beta剪枝和主要变例相结合的PVS搜索算法设计与实现苏拉卡尔塔棋博弈系统。在评估函数方面,综合考虑盘面价值、棋子价值、移动范围以及攻击范围等关键因素,从而准确评估当前棋局状态。本研究的贡献在于实现了一个苏拉卡尔塔棋博弈系统,并为该领域的未来研究奠定了坚实基础。     

基于Alpha-Beta搜索算法的中国象棋人机对战的设计与实现

计算机博弈是人工智能研究的一个重要分支,人类在计算机博弈领域的研究取得了大量的研究成果,这些成果在人工智能领域产生了重要影响。中国象棋计算机博弈的研究起步晚于国际象棋,但国际象棋计算机博弈研究的成果为我们提供了很多的借鉴技术。近年来随着研究的不断深入,中国象棋计算机博弈越来越成为继国际象棋后计算机博弈研究的热点之一。     

五道棋计算机博弈程序的设计与实现

针对民间五道棋博弈游戏,设计并实现五道棋计算机博弈程序。介绍程序的功能、设计目标,给出程序中关键问题的处理方法和软件实现方法。经实际应用证明,五道棋计算机博弈程序运行速度快、稳定可靠。该博弈程序的设计与实现对完成其他民间棋类的计算机博弈程序具有一定的参考价值。     

基于iPhone平台的骨骼动画研究与实现

针对目前iPhone平台上只支持无碰撞检测的网格动画和基于图片调用的帧动画的现状,提出了一种新的基于iPhone平台的具有碰撞检测的骨骼动画实现方法.将关节动画与网格动画相结合,生成具有光滑皮肤的逼真骨骼动画.并采用iPhone平台上所使用的SIO2引擎对骨骼动画的数据进行调度和运算,把骨骼动画数据转化为SIO2引擎的物体格式,最后以60帧每秒的速率不断更新数据,从而在iPhone平台上实现了具有碰撞检测功能的骨骼动画.实验结果表明,该方法可以实现具有很强的真实感的动画效果,并继承了SIO2引擎的碰撞检测功能.实现和增强了iPhone平台上骨骼动画及其交互功能.     

六子棋智能博弈系统的研究与实现

六子棋作为一个新兴的游戏,已在棋类计算机智能博弈领域占有重要的位置,其为保证竞赛公平性而采取的一步两子的规则对计算机博弈的效率是很大的考验。为此,在实现六子棋博弈系统状态表示、搜索策略和评估函数几大核心框架的基础上．提出“路”的概念,简化评估函数类型,有效提高博弈性能。     

六子棋智能博弈系统的研究与实现

六子棋作为一个新兴的游戏,已在棋类计算机智能博弈领域占有重要的位置,其为保证竞赛公平性而采取的一步两子的规则对计算机博弈的效率是很大的考验。为此,在实现六子棋博弈系统状态表示、搜索策略和评估函数几大核心框架的基础上,提出路的概念,简化评估函数类型,有效提高博弈性能。     

基于MTD(f)的中国象棋人机博弈算法的设计与优化

通过对中国象棋人机博弈算法的研究,介绍了一种基于MTD(f)的中国象棋人机博弈算法,并对博弈树搜索进行了一些高效的优化.结果表明,经过优化的基于MTD(f)的中国象棋人机博弈算法,比基于Alpha-Beta搜索的中国象棋人机博弈算法,具有更快的思考速度和更高的智能表现.     

基于幻影围棋的不完全信息博弈系统研究

文章基于计算机博弈的基本理论,对幻影围棋系统进行了研究。整个棋局分为三个阶段：开局、中盘和收尾。每个阶段都对应着不同的策略与应对方法,根据这些不同的阶段,设计算法,将算法与局势结合起来,从而增大胜率。根据我们从多次对弈获得的数据,选择有效和适当的定式,可以减少搜索时间,提高己方的胜率。该系统将使用Alpha-Beta剪枝算法以弥补蒙特卡洛算法的不足。     

基于iPhone平台拼写检查工具的关键技术研究

该文研究内容是基于iPhone平台的英文拼写检查工具的关键技术,拼写检查工具就是针对英文文档,可以帮助用户来检查编写的英文文档是否正确,并能够根据字符串相似性算法智能的针对错误给出相应的拼写建议,用户可根据给出的拼写建议来修改文档。iPhone平台的搭建过程以及在iPhone平台上编写程序应用的关键技术,及编写过程中出现的问题。     

基于棋型的藏族“久”棋计算机博弈研究

“久”棋是藏族人民的传统棋类游戏,游戏过程分为布局阶段和战斗阶段,布局的质量对弈棋结果影响很大。与围棋博弈智能软件战胜人类高手的情况比较,“久”棋博弈研究几乎空白。为了拓宽机器博弈研究的游戏范围,开发具有较高棋力的“久”棋软件,作者开展了基于棋型的“久”棋计算机博弈研究。通过实地考察,在四川阿坝地区采集了约300局有效的“久”棋对弈数据,提取了常见棋型,分别为棋型命名为三角、三子、二子、对角、四子等。在布局阶段,采用模式匹配算法提高棋型的匹配速度。在布局和战斗阶段,基于棋型,设计了具有优先级别的防守、攻击、连子策略。采用C语言开发了“久”棋博弈软件,该软件具有人人对弈、人机对弈、自动录制棋谱等功能。该软件在2016年四川省阿坝县第七届“体彩杯”藏棋比赛中成功开展了人机对弈,但是棋力有待提高。结果表明,基于棋型的攻防策略能够有效地应用于“久”棋计算机博弈。     

让iPhone的日历显示周数

我们知道,Outlook的日历可以直接查看某个日期是第几周,如果需要在iPhone查看周次情况,难道为此必须打开Outlook进行查看,或者在Excel进行计算,或者访问百度进行搜索,操作未免过于麻烦了一些。其实,如果你的iPhone已经是8.0系统,那么可以发现iPhone已经提供了相关的设置选项,而且并不需要越狱之后安装第三方插件：     

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。     

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。     

实现苏拉卡尔塔棋网络博弈平台的吃子算法

针对苏拉卡尔塔棋“机-机”博弈需要人工参与的弊端,提出了构建苏拉卡尔塔棋计算机网络博弈平台的必要性,通过博弈平台实现自动对弈,而构建计算机博弈平台的核心技术之一就是吃子算法的实现。介绍了苏拉卡尔塔棋的三个要素,给出了一种用于计算机博弈平台的苏拉卡尔塔棋的存储结构。使用这种结构,给出了棋局的表示方法,建立了吃子循环队列,进而完成了适合于计算机博弈平台的吃子算法,实现了棋规。实验结果表明,这种存储结构高效可靠,吃子算法运行正确。该吃子算法可以应用于苏拉卡尔塔棋博弈平台的构建,并且这种存储结构和吃子算法对设计完成其他棋类的计算机博弈平台具有一定的参考价值。     

基于象棋博弈问题中评价函数的分析与探讨

计算机博弈技术的灵魂是其中的搜索技术,而搜索技术的基础是评价函数。评价函数是对整个棋局的评价,并将局面的性质量转化为一个数字,方便在计算机中进行计算,为搜索提供依据。文章以象棋博弈技术为出发点,展开讨论相关的评价函数。     

机器博弈游戏在单片机上实现

介绍了博弈程序在单片机环境下的实现方法,讨论了单片机运行速度和空间容量与博弈程序匹配问题的解决方案。通过对程序及数据占用空间的优化以及提高程序执行效率,达到适应单片机的运行环境的目的。结果显示,经过优化的博弈程序在单片机环境下可以达到相当的智能水平。     

面向机器博弈的即时差分学习研究

以六子棋机器博弈为应用背景,实现了基于即时差分学习的估值函数权值调整自动化.提出了一种新的估值函数设计方案,解决了先验知识与多层神经元网络结合的问题.结合具体应用对象的特性,提出了对即时差分序列进行选择性学习的方法,在一定程度上避免了无用状态的干扰.经过10020盘的自学习训练,与同一个程序对弈,其胜率提高了8%左右,具有良好的效果.     

基于Expectimax搜索与Double DQN的非完备信息博弈算法

麻将作为典型的非完备信息博弈游戏主要通过传统Expectimax搜索算法实现,其剪枝策略与估值函数基于人工先验知识设计,存在假设不合理等问题.提出一种结合Expectimax搜索与Double DQN强化学习算法的非完备信息博弈算法.在Expectimax搜索树扩展过程中,采用Double DQN输出的估值设计估值函数...     

决策演化集的三支博弈

决策演化集是处理决策规则在时间序列上的演化问题的理论。决策演化集将着眼点从静态的决策信息系统转移到动态的时间序列上,研究决策信息系统在随着时间变化时的演化规律,是一种新的决策研究方法。目前,在决策演化集的标准结构下存在着一些问题,例如预测得到的属性较少,预测夹角偏大等问题。决策演化集的三支结构在提高预测准确度方面是一个有效的方法,但其阈值α和β是固定的。然而,在时间序列下数据是不停变化的,固定的α和β并不能很好地适应这种变化。利用博弈论的方法来调整修改α和β使其适应决策信息系统在时间序列下的变化,并通过实例来演示这种调整。