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一个简化的alpha-beta剪枝算法。

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简介：
该alpha-beta剪枝算法相对而言较为简单易懂，其核心在于通过手动构建树状结构来辅助理解算法的运作机制。

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  • 简化的Alpha-Beta剪枝算法
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    简介：本文介绍了简化版的Alpha-Beta剪枝算法，通过优化搜索过程中的评估策略来减少不必要的计算，提高博弈树搜索效率。 为了帮助理解简单的alpha-beta剪枝算法，可以自己构造代码中的树来进行实践。这样有助于深入理解和掌握该算法的原理与应用。
     
  • 五子棋中的Alpha-Beta剪枝算法
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    本篇文章探讨了在五子棋游戏中应用Alpha-Beta剪枝算法优化搜索效率的方法，详细介绍了该算法原理及其在五子棋中的具体实现。 纯手写的速度较慢，结合了贪心算法来优化。当alpha-beta剪枝无法提供解时，使用贪心算法进行弥补。
     
  • C#中alpha-beta剪枝的五子棋AI算法
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    本项目介绍了一种基于C#编程语言实现的五子棋人工智能算法，采用alpha-beta剪枝优化搜索过程，提高程序在复杂局面下的决策效率和响应速度。 C# alpha-beta 剪枝五子棋AI算法查询结果表明该算法速度较快，棋力也相当不错。
     
  • 中国象棋Alpha-Beta剪枝算法源码.zip
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    本资源提供基于Alpha-Beta剪枝算法优化的中国象棋AI源代码，旨在提高搜索效率和决策质量。适合编程爱好者及研究人员学习参考。 我们使用基于α-β剪枝的人工智能方法实现了一个中国象棋程序，并用Python语言编写。该程序分为走法计算、评估函数与搜索以及用户界面三部分，并通过历史启发算法进行优化，取得了良好的效果。它可以实现在人机对战中达到普通人的水平，在经过多轮测试后发现当电脑搜索五步时的胜率可达到约80%左右。 具体来说，代码结构如下：my_chess.py文件包含了棋子走法的搜索逻辑；chinachess.py实现了象棋的用户界面；history_heuristic.py则负责历史启发算法优化部分的工作；chess_constants.py定义了关于棋盘和棋子的基本单位信息；而my_game.py则是Alpha-Beta剪枝算法的具体实现。
     
  • 采用Alpha-Beta剪枝算法的五子棋实现（Java）
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    本项目使用Java语言实现了基于Alpha-Beta剪枝算法的五子棋程序，优化了搜索效率，提升了人工智能在游戏中的决策能力。 可以关注公众号“拾遗自陈”，回复“五子棋”获取百度网盘下载地址。该程序是我自己开发的基于alpha-beta剪枝算法的五子棋游戏，具有悔棋功能、可选择禁手规则、支持人机对战和人人对战，并且有先手选择等功能。整个系统使用Java语言编写，界面设计美观大方。
     
  • 基于Alpha-Beta剪枝算法的黑白棋小程序
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    本小程序采用Alpha-Beta剪枝算法优化黑白棋的人工智能策略，提高搜索效率和游戏决策质量，为用户提供智能化对战体验。 我开发了一个人工智能小程序来玩黑白棋游戏，其棋力相当不错。在编写过程中参考了WZebra的代码，并采用了一种“二合一”的方法实现了alpha-beta剪枝算法。
     
  • Reversi：用Python的Minimax算法和Alpha-Beta剪枝优化黑白棋游戏
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    本项目采用Python语言实现经典黑白棋（又称翻转棋）游戏，并通过MinMax算法结合Alpha-Beta剪枝技术进行策略优化，提升AI对手的智能水平。 课程：CS4701 - 人工智能 作业编号：2 姓名 : 舒蒂卡·达斯古普塔 目标： 使用极小极大算法（Minimax）和 Alpha-Beta 剪枝优化黑白棋游戏。 为了实施 Minimax 算法，使程序在黑白棋游戏中与对手公平竞争，已经实现了以下功能，并采用了特定的启发式方法来提高代理战胜随机代理的机会。具体而言： 1. **get_move 函数**： 该函数调用树中的各种函数以构建极大极小搜索树。 - 此外，为了加速和优化性能，我们通过将深度作为参数传递的方式实现对相关功能的调用，并根据用户完成游戏并进行移动的时间来动态调整“2”到“3”的深度范围。 2. **运行模式**： 游戏支持两种模式： - Alpha-Beta 模式 - Minimax 模式 3. **Minimax 方法实现**： 此方法自然地应用了板状态的极大极小搜索树。具体来说，此方法通过调用 min_gameply() 函数来最小化对手玩家的选择。
     
  • Python中实现博弈树的Minimax算法及Alpha-Beta剪枝优化脚本
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    本文介绍了在Python中如何使用博弈树实现经典的MinMax算法，并通过引入Alpha-Beta剪枝技术进行性能优化，提供了一个完整的实现示例和解释。 使用Python编程实现博弈树的构建，并利用MinMax方法补全博弈树中的缺失值。结合α-β剪枝算法对博弈树进行剪枝处理。实现了整体算法及博弈树的可视化功能，所有代码已压缩至文件中。
     
  • Alpha-Beta剪枝在人工智能中的应用
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    Alpha-Beta剪枝是一种优化算法，在人工智能领域中被广泛应用于游戏树搜索中，通过减少不必要的计算来提高程序效率。 在人工智能领域，关于alpha-beta剪枝的简单实现可以使用C++语言，并在Xcode环境中进行编译完成。
     
  • Alpha-Beta剪枝算法在一字棋中的应用与源码实现（基于MFC）
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    本研究探讨了Alpha-Beta剪枝算法在一字棋游戏中的优化应用，并通过MFC框架实现了相应的源代码。 利用α-β剪枝算法，在不同搜索深度下设计多个水平级别的“一字棋”游戏。“一字棋”，又称为“三子棋”或“井字棋”，是一款经典的益智小游戏。其棋盘是一个简单的3×3格子，形状类似中国文字中的“井”字，因此得名“井字棋”。该游戏的规则与五子棋相似：在五子棋中，一方首先将五个连续的子连成一线即可获胜；而在井字棋中，则是一方先将三个连续的子连成一线即为胜利。