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Connect4:运用Minimax算法实现四人链接的人工智能

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简介:
Connect4是一款基于经典四子连珠游戏开发的人工智能程序,采用Minimax算法结合Alpha-Beta剪枝技术,为玩家提供挑战性的对手体验。 Connect 4 AI 使用 minimax 算法结合 alpha beta 剪枝来搜索最佳移动策略,并且整合了一个转置表以存储先前的计算结果。随着转置表变大,迭代加深技术被用于让AI逐步深入地进行搜索分析。游戏界面使用了 pygame 模块,在这个图形用户界面中,玩家可以与一个6x7棋盘上的 AI 进行对战。 可以通过调整 AI 可用的时间来改变其难度级别。运行脚本并与 AI 对战的方法如下: ``` $ python Connect4_AI.py ``` 如果需要更改转置表和 zobrists 表中的游戏数据,可以执行以下命令进行重置: ``` $ python Cache_Init.py ``` 或者直接删除文件 `cachetable.pickle` 和 `zobtable.pickle`。 要运行一个支持两名玩家的游戏模式,请使用如下命令启动脚本: ``` $ python Connect4_Ba ```

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客服
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  • Connect4Minimax
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    Connect4是一款基于经典四子连珠游戏开发的人工智能程序,采用Minimax算法结合Alpha-Beta剪枝技术,为玩家提供挑战性的对手体验。 Connect 4 AI 使用 minimax 算法结合 alpha beta 剪枝来搜索最佳移动策略,并且整合了一个转置表以存储先前的计算结果。随着转置表变大,迭代加深技术被用于让AI逐步深入地进行搜索分析。游戏界面使用了 pygame 模块,在这个图形用户界面中,玩家可以与一个6x7棋盘上的 AI 进行对战。 可以通过调整 AI 可用的时间来改变其难度级别。运行脚本并与 AI 对战的方法如下: ``` $ python Connect4_AI.py ``` 如果需要更改转置表和 zobrists 表中的游戏数据,可以执行以下命令进行重置: ``` $ python Cache_Init.py ``` 或者直接删除文件 `cachetable.pickle` 和 `zobtable.pickle`。 要运行一个支持两名玩家的游戏模式,请使用如下命令启动脚本: ``` $ python Connect4_Ba ```
  • Python
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    本课程介绍如何运用Python编程语言实现各种经典的人工智能算法,适合对AI感兴趣并希望实践的初学者和进阶者。 我已经用Python实现了多种机器学习算法,并且使用TensorFlow实现了一些卷积神经网络(CNN)。
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    本合集涵盖了多种基于Python编程语言的人工智能与机器学习算法,旨在为开发者和研究者提供便捷的学习资源和实践工具。 本项目包含多种人工智能算法的Python 3实现代码,适用于Jupyter Notebook环境,并配有详细的注释说明。涵盖的内容包括聚类、神经网络等多种算法。
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    本文章介绍如何在C++编程语言环境中实现人工智能中的遗传算法,详细探讨了相关概念、编码技术及应用案例。 本段落介绍了使用C++实现的人工智能遗传算法,并附有程序流程图和实验分析。
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    本实验介绍并实践了多种聚类算法,包括K-means、层次聚类等,并通过实际数据集的应用分析来提升学生对无监督学习的理解和掌握。 【人工智能导论实验四 聚类算法 (3).pdf】是一个关于聚类算法应用的文档,特别是K-Means算法的应用。在这个实验中,广州大学计算机科学与工程实验室的学生被要求处理两类公共数据集,包括纯数值型如UCI Iris数据集和混杂型数据如UCI Bank Marketing数据集。实验的目标是实现并比较至少两种聚类算法的效果,并进行相应的数据分析、代码编写以及评价方法。 实验的主要内容分为以下几个部分: 1. **数据预处理**:通过`loadIRISdata`函数读取数据,该函数打开指定的文件(如iris.txt),并将数据转化为numpy数组。这一步骤包括清洗、标准化和缺失值处理等步骤以确保数据质量。 2. **聚类算法实现**:文档特别提到了K-Means算法。这是一种无监督学习方法,在该方法中,将每个样本分配到最近的聚类中心所属类别。主要步骤如下: - **初始化中心点**:`generateCenters`函数用于选取初始的聚类中心。 - **计算距离**:使用`distance`函数来测量两个数据点之间的欧氏距离,这是K-Means算法中衡量相似性的标准。 - **更新中心点**:通过`updateCenters`函数根据所有属于同一类别样本的平均值来更新聚类中心位置。 - **分配数据点**:使用`assignment`函数依据每个数据点与各聚类中心的距离,将这些点分配到最近的类别中。 - **迭代过程**:K-Means算法通过不断的迭代更新中心和重新分配样本直到达到预定的最大迭代次数或聚类中心不再显著变化。 3. **结果可视化**:为了更好地展示聚类效果,通常会使用散点图等图表工具来显示不同的数据类别。不同颜色代表不同的分类。 4. **实验环境**:该实验在计算机上进行,并且操作系统为Windows。编程语言可以是Visual C++ 6.0或Python的Anaconda环境。 5. **分析与比较**:学生不仅需要实现基本算法,还需要将其与其他先进聚类方法如谱聚类、DBSCAN等进行对比和创新设计。 实验报告要求详细记录整个过程包括代码编写情况、结果解释以及遇到的问题。指导老师会在每份报告上添加评语来评估学生的实践工作质量。 通过这个实验,学生可以深入理解聚类算法的工作机制,并且提升在实际问题中应用人工智能技术的能力。此外,学生们还可以掌握数据处理、算法实现和结果解读的关键技能。
  • 吃豆课程中程序
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    本项目旨在通过编程实现经典游戏“吃豆人”的核心算法,并应用于人工智能课程的学习中,探索路径规划与机器学习技术。 在人工智能课程上实现的Pacman吃豆人算法程序中,内部涉及的算法实现由本人独立完成。这部分内容包括了DFS(深度优先搜索)、BFS(广度优先搜索)、A*算法以及常数成本搜索。
  • ChineseChess-AlphaZero:AlphaGo零方中国象棋
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