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斗地主计算机博弈大赛AI.py

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简介：
斗地主计算机博弈大赛AI.py是一款基于Python编写的高级斗地主人工智能程序，旨在参与和竞技于各类计算机博弈竞赛中，展示顶尖的人工智能策略与算法。 这段文字描述了一个简单的斗地主出牌策略程序的编写过程。该程序使用了基本的逻辑判断来制定游戏策略，并且符合计算机博弈大赛的规定要求。整个项目是用Python语言完成，代码中包含详细的注释以便于其他读者理解与学习。尽管实现方式较为简单，但核心思想却非常清晰明了。

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  • 斗地主计算机博弈大赛AI.py
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    斗地主计算机博弈大赛AI.py是一款基于Python编写的高级斗地主人工智能程序，旨在参与和竞技于各类计算机博弈竞赛中，展示顶尖的人工智能策略与算法。 这段文字描述了一个简单的斗地主出牌策略程序的编写过程。该程序使用了基本的逻辑判断来制定游戏策略，并且符合计算机博弈大赛的规定要求。整个项目是用Python语言完成，代码中包含详细的注释以便于其他读者理解与学习。尽管实现方式较为简单，但核心思想却非常清晰明了。
     
  • 中国计算机博弈大赛斗地主项目竞赛平台与参赛事例程序
    优质
    本作品介绍中国计算机博弈大赛中的斗地主项目竞赛平台及参赛程序实例。涵盖平台功能、规则说明和技术要点，展示算法策略和创新思维。 中国计算机博弈大赛的斗地主项目比赛平台及参赛程序范例提供了详细的指南和支持，帮助参与者更好地理解和准备赛事。
     
  • 军棋平台的计算机博弈大赛
    优质
    军棋平台的计算机博弈大赛是一场专注于军棋策略游戏的人工智能竞赛，汇聚了来自各地的开发者和爱好者，旨在推动计算博弈技术的发展与创新。 这是计算机博弈大赛中的军棋项目的游戏平台，2013年版。
     
  • PlantomGo.rar_lowiu7_围棋博弈大赛亚军_计算机博弈代码_幻影棋_比赛项目
    优质
    PlantomGo.rar是由开发者lowiu7创作的一款围棋博弈程序代码包。此软件在围棋计算机博弈比赛中荣获亚军，运用了独特的“幻影棋”策略，极大地提升了游戏的智能化和趣味性。 幻影围棋棋源代码曾参加计算机博弈比赛并获得亚军。
     
  • 2020年计算机博弈大赛五子棋比赛资料.rar
    优质
    该文件包含2020年计算机博弈大赛中五子棋项目的相关资料，包括比赛规则、参赛队伍信息及比赛结果等。 使用C++编写的五子棋代码已经可以运行，并且非常实用。这款代码适合参加博弈大赛，可以用作基准线，同时也非常适合学习。
     
  • 斗地主比赛得分计算器(20200501).xls
    优质
    本Excel文件为2020年设计的斗地主比赛专用得分计算器，内含详细的比赛规则、计分方法及便捷的分数计算表格，方便用户快速准确记录和统计斗地主比赛中玩家的得分。 Windows Office Excel Vba开发的斗地主比赛计分程序可以设定积分基数，对每局比赛进行计分，并自动汇总每场比赛的积分以及选手尚未结算的积分。
     
  • 六子棋源代码在计算机博弈大赛中的应用
    优质
    本文档提供了六子棋游戏的源代码，并探讨了其算法和策略在国际计算机博弈大赛中的实际应用与表现。 计算机博弈大赛六子棋比赛正在进行中。参赛者们展示出高超的策略和技术，比赛非常精彩。六子棋是一种智力游戏，在比赛中选手通过编程让电脑自动下棋，并与其他程序进行对战。这种竞赛不仅考验了参与者的算法设计能力，还促进了人工智能领域的交流与发展。
     
  • 斗地主人工智能，斗地主机器人
    优质
    斗地主人工智能是一款先进的游戏辅助程序，能够模拟人类玩家进行高水平的游戏对决。它采用复杂算法和机器学习技术，使机器人具备分析牌局、预测对手策略及快速决策的能力，为用户提供智能挑战体验。 我已经实现了一个斗地主AI算法，并且测试了一些逻辑接口。程序使用MFC开发了单机版的斗地主游戏，效果不错。
     
  • 斗地主：AI斗地主-源码
    优质
    本项目提供了一种基于深度学习和强化学习算法实现的AI斗地主解决方案，并开放了完整源代码供研究与开发使用。 斗地主的deecamp分支提供了可以结合AI的程序引擎，在next_moves中提供按照规则的所有出牌可能性，并需要自己实现从这些选项中选择具体的出牌策略（在myutil中的choose方法）。默认情况下，randomweb分支包括了页面展示功能和可视化调试工具。此外，用户可以选择与人对战。 使用说明如下： 1. 启动server.py 2. 访问rl_pdqn分支模仿OpenAI的实现方式，提供了结合RL的程序引擎，并支持选择对手为随机（random）、陈潇规则(cxgz)或自身(self)，但训练时只能同时训练一个玩家且默认为player 1。该分支使用prioritized_dqn作为其模型。 3. 目前胜率如下：对战随机策略约为90%， 对战cxgz策略约为44%。 multi-rl分支模仿OpenAI的实现，允许同时训练多个RL玩家。 mcts分支则采用了蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法来暴力解决斗地主问题。
     
  • 斗地主关键算法
    优质
    《斗地主关键算法》是一篇深入探讨经典扑克游戏斗地主中策略与技巧的文章或书籍。它主要聚焦于如何通过编程方式优化和实现游戏中的一些核心逻辑，包括但不限于牌型识别、出牌决策以及概率计算等，以帮助玩家理解并改进其游戏表现。 斗地主的核心算法是机器人设计和出牌提示功能的基础，这些方面可以在此基础上进一步完善和发展。