五子棋智能博弈的研究与设计

机器博弈是人工智能的一个重要研究分支,该文通过设计一个五子棋智能博奕程序,采用传统的博弈树算法,利用剪枝和极大极小树搜索最佳位置,从而实现人机智能博弈。并对现有算法存在的问题进行探究改进,最后给出程序实例,结果表明效果较为理想。     

亚马逊棋机器博弈系统中评估函数的研究

机器博弈是人工智能学科研究的载体,亚马逊棋作为一个相对较新的博弈棋种,走棋特点介于围棋和象棋之间,非常适合用来进行机器博弈研究。以亚马逊棋博弈系统为实验平台,对机器博弈中的关键技术之一——评估函教进行了研究。以territory、position、mobility个主要评估特征为基础,根据亚马逊棋在开局、中局以及残局三个不同阶段的棋局特点,分析了不同阶段中各评估因子的重要程度以及权重取值,最后得到一个分阶段的评估函数。通过实验结果可知,提出的棋局评估函数是可行并且有效的。     

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。     

基于LabVIEW的五子棋博弈算法

针对目前五子棋人机对弈多数基于电脑、手机,缺少真实环境的问题,提出一种基于LabVIEW的博弈算法,并运用于真实的五子棋人机对弈。首先通过图像采集系统获取当前状态下棋盘及人机双方棋子的位置信息;然后对棋局的局势进行分析;同时为了提高下棋的效率,对棋型进行了分类,并对原有的博弈算法进行改进,采用进攻和防守两个权值简化决策过程。通过真实的对弈测试表明,基于LabVIEW的五子棋博弈算法能快速、准确地实现五子棋的人机对弈。     

用Java实现五子棋人机博弈

本文介绍在NeatBeansIDE5．0环境中开发五子棋人机对战版的过程，并且对人机博弈的基础算法进行了详细的探讨     

人机博弈中评估函数的研究

本文将研究人机博弈中的评估函数并指出如何在博弈中进行应用,评估函数的作用在于使机器能更智能的识别棋局。有几种常见的评估函数：静态评估函数;基于LMS算法的线性评估函数以及基于BP人工神经网络的评估函数。     

极小树叶结点数定理的补充证明及有关分析

通过对博弈树搜索情形的深入分析,给出极小树叶结点数定理新的完整证明,指出以往证明源于对极小搜索树的认识偏差而不完备。对窗口搜索效率来源的细致分析和实验验证,则揭示出博弈树窗口搜索提高效率的首要原因是窗口位置而不是窗口大小。这一与人们的感性认知不符的定性结论,将有助于人们准确理解和运用有关博弈树搜索算法。     

一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现

提出了一种基于蒙特卡洛树和深度神经网络的强化学习方法，用于训练一个具有较高棋力水平的五子棋算法模型。该模型利用蒙特卡洛树搜索在给定的棋盘状态下进行自我对弈，通过策略价值网络评估每个可行的落子位置的先验概率和最终价值，并选择最优的落子方案。实验结果表明该模型具有较强的泛化能力，以此设计的五子棋博弈程序在2022年中国大学生计算机博弈大赛暨中国计算机博弈锦标赛中获得一等奖。     

五子棋的核心算法

五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏．其规则简单,变化多端,非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一小人机对下的五子棋程序。采用了博弈树的方法,应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构．评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。     

基于HTML5技术的五子棋游戏的设计与开发

HTML5标准的制定与发布带动了HTML5游戏的发展。基于HTML5的五子棋游戏是一款休闲益智的网页游戏,主要利用了HTML5新增的Canvas标签实现游戏的开发。首先在Photo Shop中进行素材编辑和UI设计,然后利用HTML5和CSS3实现游戏页面的布局及样式,利用Canvas及其自带的API进行棋盘和棋子的绘制,并通过Java Script脚本实现游戏的主要逻辑,最后利用XAMMP在本地服务器上发布。HTML5独特的跨平台能力,使得该游戏能够在多种平台设备上运行,达到完美的兼容效果。     

一种嵌入式计算机系统的设计与实现

一种嵌入式计算机系统,硬件以386EX CPU为核心,支持实时纠错编码和标准的军用总线接口MIL-STD-1553B,软件基于VxWorks实时多任务操作系统,支持基于FLASH的文件系统。对该计算机系统的设计与实现的过程,包括硬件的构成、底层软件设计和应用软件开发调试中的问题进行了说明。     

面向容错计算机的仲裁系统的设计与实现*

为了解决传统仲裁机制故障覆盖率和故障诊断成功率低的问题,针对容错计算机,提出了一种基于仲裁处理器的仲裁机制,并设计了仲裁系统和仲裁算法.其中仲裁处理器使用三模冗余系统和芯片级的容错设计技术,仲裁算法采用分级方式,同时采用自检测和心跳监测相结合的故障监测机制,有效地解决了单点故障和检测成功率低的问题.最后通过故障注入方式验证了仲裁系统的可用性.     

计算机核心配置自动化系统设计与实现

计算机核心配置是提高上网计算机安全性的重要手段之一。从核心配置的概念及其基本方法出发,提出了基于客户端代理实现核心配置的自动化方法,研制了完整包含编辑、验证、分发执行和符合性监测等功能的自动化配置系统。该系统适用于各种机构保护上网计算机安全     

矿井巷道无线传感器网络监测下位机系统设计

针对目前矿井环境参数监测采用有线通信存在的布线结构复杂、数据采集点固定和容易出现监测盲区的问题.根据矿井巷道环境特点,提出了一种采用Zig Bee技术的适用于煤矿巷道多参数采集的无线传感器网络监测下位机系统设计方案.首先利用多种传感器,通过无线传感器网络实现对井下环境和生产参数的实时监测和智能预警;其次采用Zig Be...     

A parallel alpha/beta tree searching algorithm

This paper gives a theoretical foundation for using parallel processing to search an alpha/beta minimax game tree. A mathematical discussion predicts the behavior of a particular parallel algorithm, Principle Variation Splitting (PVS), along with an enhancement that improves performance for most test cares. After the theoretical discussion, some practical results obtained by running two implementations of the PVS algorithm on a 30-processor tightly coupled shared memory machine are given to show the speedup obtained by parallel processing.     

基于对策论的团队计算机生成角色任务分配方法

针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务分配模型,并给出了一种任务分配方法。该方法中计算机生成角色(CGA)根据自身掌握的局部信息进行行为选择,并使用虚拟行动方法确保CGA快速学习到一个严格纯策略Nash平衡。仿真实验结果表明该方法是合理的,能够有效地解决动态任务的分配问题。     

RFID安全防碰撞搜索协议的设计与分析

针对射频识别(RFID)搜索协议的特殊性,对RFID搜索协议的安全需求进行了扩展,并根据扩展后的安全需求,对原先的SSP协议进行一些必要的安全性增强和改进,提出了一种可防碰撞的RFID安全搜索协议,称之为SSP+协议。对SSP+协议的安全性分析表明,改进后的RFID搜索协议不仅能满足隐私保护、匿名、并发安全、防追踪等一般性的安全需求,还能消除因碰撞问题造成的安全隐患,满足了防碰撞这一搜索协议独特的安全需求。     

F-FDG PET imaging analysis for computer aided Alzheimer’s diagnosis

Finding sensitive and appropriate technologies for non-invasive observation and early detection of Alzheimer’s disease (AD) is of fundamental importance to develop early treatments. In this work we develop a fully automatic computer aided diagnosis (CAD) system for high-dimensional pattern classification of baseline ¹⁸F-FDG PET scans from Alzheimer’s disease neuroimaging initiative (ADNI) participants. Image projection as feature space dimension reduction technique is combined with an eigenimage based decomposition for feature extraction, and support vector machine (SVM) is used to manage the classification task. A two folded objective is achieved by reaching relevant classification performance complemented with an image analysis support for final decision making. A 88.24% accuracy in identifying mild AD, with 88.64% specificity, and 87.70% sensitivity is obtained. This method also allows the identification of characteristic AD patterns in mild cognitive impairment (MCI) subjects.