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小型人工智能项目：2048棋盘游戏与Alpha-beta剪枝及Expectimax搜索算法

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简介：
本项目为一款基于经典2048游戏的人工智能挑战，运用了Alpha-beta剪枝和Expectimax搜索算法优化AI决策过程，旨在探索在不确定性条件下的最优解。 这是一个关于人工智能的小项目，主要内容是实现2048棋盘游戏，并使用Alpha-beta剪枝算法和Expectimax搜索方法。该项目作为一门人工智能课程的作业，内容简单易懂，全部采用纯JavaScript语言编写。在代码中运用了Alpha-beta剪枝算法来优化搜索过程。

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  • 小型人工智能项目：2048棋盘游戏与Alpha-beta剪枝及Expectimax搜索算法
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    本项目为一款基于经典2048游戏的人工智能挑战，运用了Alpha-beta剪枝和Expectimax搜索算法优化AI决策过程，旨在探索在不确定性条件下的最优解。 这是一个关于人工智能的小项目，主要内容是实现2048棋盘游戏，并使用Alpha-beta剪枝算法和Expectimax搜索方法。该项目作为一门人工智能课程的作业，内容简单易懂，全部采用纯JavaScript语言编写。在代码中运用了Alpha-beta剪枝算法来优化搜索过程。
     
  • 五子棋游戏源码-采用alpha-beta剪枝算法的人工智能实现
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    这段简介可以这样写：“五子棋游戏源码”是一款基于Alpha-Beta剪枝算法优化的人工智能程序，能够高效地评估和预测五子棋对局的最佳走法。 应用程序 fir 是使用微软基础类库创建的示例程序。除了展示如何使用 Microsoft Foundation Classes 之外,它还为编写自己的应用提供了一个起点。 - `fir.dsp` 文件包含了项目级别的信息，用于构建单个项目或子项目。 - `fir.h` 文件是整个应用的主要头文件，包含特定项目的其他头部文件（包括 Resource.h），并声明了 CFirApp 应用类。 - `fir.cpp` 是主要的应用源代码文件, 包含了实现应用功能的 CFirApp 类。 - `fir.rc` 列出了程序使用的所有 Windows 资源。此资源列表包含图标、位图和光标等，这些都存储在 RES 子目录中。 - `fir.clw` 文件用于 ClassWizard 编辑现有类或添加新类时使用的信息。 此外,项目还包括: 主框架窗口: - `MainFrm.h`, `MainFrm.cpp`: 包含继承自 CFrameWnd 的帧类 CMainFrame，控制所有单文档界面 (SDI) 帧特征。 文件和视图相关: - `firDoc.h` 和 `firDoc.cpp`: 包含 CFirDoc 类。编辑这些文件以添加特殊文档数据，并实现通过 CFirDoc::Serialize 进行的保存与加载功能。 - `firView.h`, `firView.cpp`: 包含了使用来查看 CFirDoc 对象的视图类。 其它标准文件: - `StdAfx.h` 和 `StdAfx.cpp` 用于构建名为 fir.pch 的预编译头 (PCH) 文件和 StdAfx.obj 类型文件。 - `Resource.h`: 标准头部文件，定义新的资源 ID。 Microsoft Visual C++ 可读取并更新此文件。 最后, 如果应用使用的是 MFC 共享 DLL，并且应用程序使用的语言不同于操作系统当前的语言设置，则需要将相应的本地化资源（例如位于微软的 Visual C++ CD-ROM 上）复制到系统或 system32 目录中，然后重命名为 MFCLOC.DLL。
     
  • 基于博弈树和Alpha-Beta剪枝的五子棋人工智能算法
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    本研究提出了一种结合博弈树与Alpha-Beta剪枝技术的五子棋AI算法，有效减少了搜索空间，提升了决策效率，实现了高度智能化的对弈策略。 人工智能下五子棋可以采用基于博弈树极大极小值算法结合alpha-beta剪枝搜索的方法实现。关于这一主题的具体代码解析可以在相关技术博客或文档中找到详细解释。这种方法通过优化搜索过程，有效减少了计算量，提高了程序的效率和性能。
     
  • 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。
     
  • 五子棋程序中的Alpha-Beta剪枝算法应用在人工智能中
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    本项目研究并实现了Alpha-Beta剪枝算法在五子棋程序中的优化应用，旨在提高人工智能决策效率与游戏策略水平，推动围棋等复杂游戏中AI技术的发展。 人工智能Alpha-Beta剪枝五子棋程序非常实用且强大。
     
  • 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。
     
  • 2048-AI-Master: 基于MinMax树与Alpha-Beta剪枝的2048游戏求解器
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    2048-AI-Master是一款基于MinMax搜索算法结合Alpha-Beta剪枝优化策略的自动求解程序，旨在高效解决经典的2048益智游戏挑战。 2048 AI游戏展示了算法的实际效果。点击自动运行按钮让AI尝试自行解决。该算法采用迭代加深的深度优先alpha-beta搜索策略。评估函数旨在使行和列保持单调（全部增加或减少），同时对齐相同值的方块并尽量减少网格上的方块数量，以优化棋盘布局。 您可以通过调整全局变量animationDelay来控制AI思考的时间长度。更高的延迟意味着更长的思考时间和更深的搜索深度。尽管如此，在某些残局情况下，它仍会做出一些奇怪的动作导致游戏结束，但在我进行的测试中，它几乎总是能够达到1024分，并且通常接近2048分，获得大约8-10k的得分。 在我的测试环境中（在一台相当快的计算机上），改进后的启发式方法让它的成功率达到了约90%。建议未来可以加入缓存机制来提高效率。目前该算法尚未充分利用迭代加深策略，因为没有记忆之前迭代中的移动顺序，因此alpha-beta剪枝的效果有限。通过引入缓存功能，我认为搜索树将能够被更有效地修剪掉不必要的分支。
     
  • 黑白棋游戏代理：运用Alpha Beta剪枝的Reversi游戏
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    本项目是一款基于Alpha-Beta剪枝算法优化的人工智能黑白棋（又称 reversi）游戏。玩家可以与AI进行对战，体验策略博弈的乐趣。 使用Alpha Beta剪枝的黑白棋游戏代理。
     
  • 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。