# 基于Python的兵棋推演游戏
## 项目简介
本项目是一个基于Python的兵棋推演游戏，旨在模拟兵棋推演过程中的关键功能，包括模型通信、文本转换、指令处理、语音合成等。通过创建智能体、设置游戏环境、进行人机交互等步骤，玩家可以模拟实际的兵棋推演过程，体验战略决策的乐趣。
## 项目的主要特性和功能
1. 模型通信通过Python与百度文心千帆模型进行通信，实现了模型的调用和响应，支持游戏中的智能决策和模拟。
2. 文本转换与指令处理提供文本转换和指令处理功能，将人类可读的指令文本转换为机器可执行的指令格式，并处理游戏过程中的态势信息，为玩家提供清晰的敌我态势信息。
3. 语音合成使用讯飞的语音合成服务，实现了文本到语音的转换，用于游戏中的语音提示和指令播报。
4. 图形用户界面使用PyQt5框架创建了图形用户界面，提供了用户友好的操作界面，允许玩家输入指令、查看态势信息和接收游戏提示。
2025-10-16 16:11:14
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文件说明：
一、算法代码文件夹内容：
附录A:
cal_matrix.py 是仅限1v1情形下计算“normal form”的支付矩阵中的每一个元素的值的代码，
用于一致性检验，例如<4,2,2>情形下其输出为一个6x6矩阵。
附录B:
LH.py是使用LH源代码的matlab代码的接口文件，由于LH源代码在健壮性和格式统一上有所不足，
因而编写该文件方便进行调用。
bimat.m即为LH源代码的matlab文件。
bimat_zero.m是适应零和博弈的情形的接口改动，LH.py实际直接调用的文件为此文件。
nash_recurrence.py是最初只适应于1v1的子博弈递推计算的代码。
nash_recurrence_2_2.py是在nash_recurrence.py基础上实现了双方智能体的扩展，
泛用于m v n 的情形，功能上可以完全取代nash_recurrence.py。
附录D:
强化学习代码相关文件。
包括DQN、NashQLearning两个文件中的强化学习代码以及trained_vs_DQN_main.py，shoot_env.py是训练环境代码，
2022-05-02 14:08:16
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亲测好用，最新的《Command-CMO-CMANO用户手册（中文版）》海空兵棋译制.docx
2021-04-09 09:09:13
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2019-12-21 21:40:17
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