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

Java五子棋小游戏(控制台纯Ai算法) 继续之前的那个五子棋程序 修复了一些已知的小Bug 这里是之前的五子棋程序 原文链接 修复了一些算法缺陷 本次增加了AI算法 可以人机对战 也可以Ai对Ai看戏 本次Ai算法属于初级算法 稍微用点小套路还是可以干掉他的 以后会更新高级算法 本次还对程序进行了模块化 拆分成了几个文件 下面请看源码关联 下面请看源代码 GameApp.Java 游戏入口类 package main.game; /** 游戏入口类 **/ public class GameA

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,

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

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

Python好像天生是为AI而生的,随着AI的火热,特别是用Python写的TensorFlow越来越火,Python的热度越来越高,就像当年Java就是随着互联网火起来的感觉.在我的工作中,Python用来写脚本用,有些功能用Java或者shell也能实现,只是用Python来写更加方便一些,小伙伴们如果平时做Java开发的话,建议学习一下Python,换个思路,换种感觉,保证给你不一样的程序体验.开发语言其实就是一个工具包,Python与Java的底层实现都离不开C/C++,只是工具包的设计

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

五子棋游戏 一,1.五子棋的基本常识 与任何一种竞技棋一样,五子棋的每一局棋也分为三个阶段:开局,中局和残局. 五子棋的开始阶段称为开局,或称布局.其开局阶段是十分短暂的,大约在七着与十几着之间.在这一阶段的争夺中,双方的布局,应对将对以后的胜负起着极为关键的作用.在开局阶段取得的形势好坏,主动与被动,先手与后手的优劣程度,往往直接影响中局的战斗.因此积极处理好开局和开局向中局的过渡十分重要. 五子棋是从一至五,逐渐布子,发展连系,同时运用限制和反限制的智慧,在连子的过程中为自己的棋子争得相对的

package Day8_06; import java.awt.Color; import java.awt.Dimension; import java.awt.Graphics; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.MouseAdapter; import java.awt.event.MouseEvent; import java.aw

五子棋手把手教你写: 写在前面的话: 回想起从前初学代码的五子棋简直写的不像样子.今天闲来无事就写了个五子棋的小程序. 一来呢回忆一下很久以前写代码时的感觉. 二来呢顺便帮下诸位有需求的学生,顺利的Ctrl+C. 五子棋的运行效果如下. 开发环境: 这个小程序是基于Java实现的.因此呢需要提前安装JDK环境.(老油条忽略此条信息) 开发环境jdk1.8 + eclipse eclipse 目录结构如下所示 棋盘数据结构核心: 无论你做数据库开发还是做一些小程序,第一时间考虑的必须是需求+建模.

隔了一年才把AI思路给写了... 需求分析与设计方案:http://www.cnblogs.com/songdechiu/p/4951634.html 如需整个工程,移步http://download.csdn.net/detail/sdzuiaidanpianji/9452789 注:全文,都默认以黑方为己方. 一.五子棋基本棋型 参考资料:http://game.onegreen.net/wzq/HTML/142336.html 最常见的基本棋型大体有以下几种:连五,活四,冲四,活三,眠三,

最近整理以前的代码,发现一些项目还不错,发出来展示下,嘿嘿. 第一个,就是我的五子棋,这是当初学习java编程做的第一个项目. 算起来已经有12年了,后面对源码做了几次重构完善,清爽了很多. 有三种大小的棋盘可以设置,人机对弈,有悔棋的功能. 程序运行的截图如下: ​ ​ ​ 对源码有兴趣的同学可以加我微信 : taigecailing

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

本人是大一新生,寒假无聊,抱着试试看的心态(没有想到可以完成),写了C++的简单五子棋程序,开心.     下面是效果图:     一.首先讲讲大致思路.            五子棋实现的基础:                   二维数组是五子棋实现的基础.二维数组就像一个棋盘,其中0等于空格,1等于黑棋,2等于白棋,这里电脑就好比只能理解0和1的仆人,我们通过映射,使得五子棋变成计算机能够处理的0和1,进而计算机知道做我们要它做什么.举例:5个连成水平线的白棋  ———  00022222

AlphaZero-Gomoku-MPI Link Github : AlphaZero-Gomoku-MPI Overview This repo is based on junxiaosong/AlphaZero_Gomoku, sincerely grateful for it. I do these things: Implement asynchronous self-play training pipeline in parallel like AlphaGo Zero's way

最近做了五子棋,记录下自己完成五子棋的人机对战的思路. 首先,思路是这样的:每当人手动下一颗棋子(黑子)的时候,应当遍历它周围棋子的情况,并赋予周围棋子一定的权值,当在机器要下棋子(白子)守护之前,会遍历整个棋盘的权值情况(棋盘的权值存在一个二维数组中),从中找出权值最大的点坐标,并下子(白子). 这样的话,问题就集中在两个方面了,一个是:如何遍历黑子周围的棋子情况? 另一个是:如何设定权值? 首先,是设定权值.这个没有固定的设定方案,可以先试着设定,然后,尝试效果后(主要是白子的攻防情况是否合

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