Reversi_人工智能

简介：
Reversi是一款经典的策略棋盘游戏，通过运用人工智能技术，玩家可以挑战由计算机生成的不同难度级别的对手，享受智能对弈的乐趣。 在本项目中，我们将利用树形数据结构来实现在棋盘游戏Reversi（又称Othello）中的AI玩家功能。由于该棋盘为8x8的尺寸，在每个回合可以进行多种潜在移动，这给决策算法的设计带来了挑战。我们计划比较不同策略算法的表现。 在本项目中，我们将主要研究以下两种类型的算法： - **Minimax**：这是一种广泛应用于两人轮流游戏中的经典搜索方法。我们会通过不同的价值评估函数来实现AI的各种版本。 - **贪婪策略**： - 块数最大化策略：当游戏树达到一定深度后，在可能的位置中选择能够占据最大块数的移动。 - 位置优势策略：旨在占领棋盘上的特定点以获取战略优势，例如角部位置不受翻转影响。 - 移动性策略：优先考虑能提供多种后续行动机会的选择。 - **蒙特卡洛树搜索（MCTS）**：这是一种用于复杂决策问题的启发式算法，在诸如AlphaGo这样的高级引擎中得到应用。