经过一年多的学习和探索,终于在今天得到了一些回报,在实现PVS多线程和加入了一个新的启发模式之后,搜索速度达到了120K左右,现在整合了VCF/VCT引擎.PVS混合引擎之后,棋力与连珠fiver6基本相当,但是搜索速度稍慢,大约1:2左右(我的程序没有进行严格的时间控制,最后一层导致超时时未直接返回上一层,原因是测试时发现最后一层往往找到杀棋或与前一层返回值一致),加入开局库之后,执黑肯定是稳胜的,平衡局面和执白未测试.平衡局面现在确实可以做一些测试,但是问题在于平衡局面并不多,因为我手头没有…

前面几篇发布了一些有关五子棋的基本算法,其中有一些BUG也有很多值得再次思考的问题,在框架和效果上基本达到了一个简单的AI的水平,当然,我也是初学并没有掌握太多的高级技术.对于这个程序现在还在优化当中,主要是完善所使用的启发方式.编写多线程搜索代码.加入开局库等一些工作.开局库和多线程还没有实现,仅在棋盘表示.模板表示上修改较多,而启发方式上有一些改进,主要是修改了置换表为双置换表(深度和实时),内部迭代加深启发和我们接下来要说明的VCT和VCF代码.其中棋盘表示采用了一组15个32位表示,每一…

首先,对前面几篇当中未修复的BUG致歉,在使用代码时请万分小心…………尤其是前面关于VCF\VCT的一些代码和思考,有一些错误.虽然现在基本都修正了,但是我的程序还没有经过非常大量的对局,在这之前,不打算再发整体代码了.简要说一下现在的情况: 就棋力来说,不加开局库我也下不过它了,先别管它到底怎么样,至少说明它的水平比我的提高的多.不过记得有人有这样的论点:棋类AI的水平很大程度上决定于作者棋艺.应该主要指知识方面的代码吧.也不是很同意,个人觉得还是作者对AI工作原理和棋类特点的理解. 就使用的…

关于多线程搜索,有很多方法来实现,很多文章推荐基于MTD(F)的方式.好处不言而喻,不过我的程序中采用的是基于PVS的多线程搜索.实现起来主要是这几个方面问题需要解决: 1.置换表的互斥访问. 2.局面的复制. 3.线程同步. 逐个说一下这几方面的实现: 1.置换表的互斥访问. 置换表的作用时保存和读取搜索过的局面.所以使用读写锁即可.代码非常简单,声明一个ReaderWriterLock,在保存置换表时使用写锁,读取时使用读锁. 2.局面复制. 完整的复制position类,方法有很多,我的代…

经过差不多两年的业余时间学习和编写,最近把清月连珠的无禁手部分完善得差不多了.这中间进行了很多思考,也有很多错误认识,到现在有一些东西还没有全面掌握,所以想通过开源于大家共同交流. 最近一直发表一些五子棋AI技术相关的内容,其中也有很多错误,现在整理起来,并且进行详细介绍的同时把清月连珠的代码进行开源.一方面给五子棋AI技术的发展做一些力所能及的贡献,另一方面也是通过交流提高自己的水平.前几天也弄了一个小的平台,可以进行更条理的互动和交流. 希望通过逐步完善五子棋AI技术文章和软件开源,能够有一…

Gobang 五子棋AI大战,该项目主要用到MVC框架,用算法搭建AI实现进攻或防守 一.项目介绍 1.地址: github地址:Gobang 2.效果图: 二.思路介绍 大概说下思路,具体看代码实现. 1.画棋盘及落点 这个可以去慕课网看看这个视频:五子棋,里面有详细的讲解,我对里面的进行了部分优化.比如怎么判断两点之间到底触摸的哪个点. 2.重来 每个点都是一个对象,让后把对象放数组里面,进行删去,或者重置. 3.人机模式 这里的AI(人工智能)比较简单,这个算法可深可浅,此项目就是比较浅的…

https://github.com/Chuck-Ai/gobang 我写了非常详细的中文教程,教你如何一步步编写自己的五子棋AI: 五子棋AI设计教程第二版一:前言 五子棋AI设计教程第二版二:博弈算法的前世今生 五子棋AI设计教程第二版三:极小化极大值搜索 五子棋AI设计教程第二版四:Alpha Beta 剪枝算法 五子棋AI设计教程第二版五:启发式评估函数 五子棋AI设计教程第二版六:迭代加深 五子棋AI设计教程第二版七:Zobrist缓存 五子棋AI设计教程第二版八:算杀 五子棋AI设计…

五子棋AI实现 五子棋游戏介绍 五子棋的定义 五子棋是全国智力运动会竞技项目之一,是具有完整信息的.确定性的.轮流行动的.两个游戏者的零和游戏.因此,五子棋是一个博弈问题. 五子棋的玩法 五子棋有两种玩法: 玩法一:双方分别使用黑白两色的棋子,下在棋盘直线与横线的交叉点上,先形成五子连线者获胜. 玩法二:自己形成五子连线就替换对方任意一枚棋子.被替换的棋子可以和对方交换棋子.最后以先出完所有棋子的一方为胜. 本次实验的玩法是第一种. 五子棋的具体规则 对局双方各执一色棋子,棋盘一共15行15列,…

人机ai五子棋 下载:chess.jar (可直接运行) 源码:https://github.com/xcr1234/chess 其实机器博弈最重要的就是打分,分数也就是权重,把棋子下到分数大的地方,我获胜的概率就更大. 而在下棋过程中,大部分的点的得分都很小,或者接近,因此无需对每一个点都打分,只需要在我方附近(进攻)或者敌方附近(防守)的几个点进行打分. 具体原理大家可以看源码中的注释,说明的很清楚. 参考 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details…

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,可以落子的地方太多,在这种情况下,电脑的性能有限,我们需要满足 AI “思考”的层数不能太低,同时…