主要使用算法： maxmin 极大极小值搜索 alphabeta 剪枝算法( 与阿尔法围棋 AlphaGo 一样的算法 )，可进行 AI 人机对决。
注：使用AI算法比较复杂，1500+的代码计算起来会很慢。使用turbowarp编译可以大幅度提升速度（大约快15倍左右）!
操作：【Q】查看日志，【R】开外挂( 作弊按键 )。
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2023-04-26 20:26:04
4.19MB
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基于python的AI五子棋实现（极大极小值搜索和alpha beta剪枝的实现与应用）
算法采用极大极小剪枝博弈算法。
运行环境：python3.6.5
2022-05-28 10:04:57
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人工智能课程项目报告 基于 Alpha-Beta 算法的五子棋游戏 班级学号姓名 摘要 博弈是人工智能的主要研究领域之一 而五子棋是经典的双 agent 博弈游戏 本文对针对五子 棋游戏的 Alpha-Beta 搜索算法进行研究设计实际算法并使用 Java 完成程序设计实现人机博弈 为了提高算法效率在传统的 Alpha-Beta 算法的基础上根据五子棋的特点通过局部搜索优先 值启发搜索限制广度等
2021-11-24 23:37:38
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本项目是一个可以与玩家对战的跳棋AI，具有GUI图形界面。使用了Minimax算法和启发式搜索来计算AI每次行动的收益。使用了Alpha Beta剪枝来简化搜索过程。通过调节算法搜索层数来调节AI的难度。
2021-06-27 19:07:35
7.38MB
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