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基于Alpha-Beta剪枝算法的黑白棋小程序

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简介:
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。

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客服
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  • Alpha-Beta
    优质
    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PythonMinimaxAlpha-Beta优化游戏
    优质
    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。
  • 五子Alpha-Beta
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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。
  • Python中通过Alpha-Beta实现AI源代码
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    本项目提供了一段使用Python语言编写的源代码,实现了基于Alpha-Beta剪枝优化算法的黑白棋人工智能程序。 Python实现采用Alpha-Beta剪枝搜索的黑白棋AI源码。
  • 游戏代理:运用Alpha BetaReversi游戏
    优质
    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。
  • C#中alpha-beta五子AI
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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。
  • Python游戏AI:Min-maxAlpha-Beta实现及Pygame可视化
    优质
    本项目运用Python开发了一个黑白棋游戏的人工智能系统,采用Min-max算法结合Alpha-Beta剪枝优化,并通过Pygame库实现了游戏界面的动态展示。 本项目是一个基于pygame实现的黑白棋(翻转棋)游戏,并通过Min-max算法和Alpha-Beta剪枝来创建人工智能对手。 使用方法如下: 1. 安装 pygame:$ pip install pygame 2. 双人对战: - 运行 Othello-PVP.py 与朋友进行双人游戏:$ python Othello-PVP.py 3. 对战AI: - 使用Othello-AI.py或Othello-AI-Pruning.py来挑战人工智能,后者更加困难。 您作为黑棋玩家,先行一步。之后可以点击任意位置落子;按 b 键撤销上一步操作。
  • 简化Alpha-Beta
    优质
    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。
  • 中国象Alpha-Beta源码.zip
    优质
    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。
  • C++实现Alpha-Beta在下应用
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    本文章探讨了利用C++编程语言实现Alpha-Beta剪枝算法,并将其应用于开发高效的电脑下棋程序中,以提高决策效率和搜索深度。 这段文字描述了一个包含详细注释的C++实现的alphabeta剪枝算法下棋程序,易于理解。