人工智能课程实践教学案例设计--以离散数学课程为例

针对目前人工智能课程实验侧重算法的程序实现与调试,学生在此过程中缺少整体层面的逻辑思考,并与实际工程背景跨度较大的问题,案例以AlphaGo为参考,通过人机博弈的方式进行算法性能的验证,能够激发学生的兴趣和积极性,为人工智能课程实践教学和改革提供案例参考。

五子棋人机博弈算法的研究及改进

如今人工智能的领域正在不断延伸,计算机博弈如今已经成为了人工智能中很重要的一个领域。论文以五子棋为研究对象,简要介绍了五子棋游戏中几种常用的搜索算法:α-β剪枝算法,置换表搜索算法,迭代加深算法和UCT算法,并分别将几种算法应用到五子棋系统中做实验,实验结果证明UCT算法相较其他几种算法胜率更高。并在此基础上提出改进UCT算法,改进的方法是将强化学习算法和UCT算法相结合,有利于进一步提高五子棋系统胜率。

基于图像处理的五子棋落棋检测与识别

根据五子棋落棋特点,提出了一种改进的基于图像处理的五子棋落棋检测与识别方法。在采用全局摄像头获取固定大小棋盘图像的基础上,通过图像差分得到每步的人落棋位置图像,并对落棋位置进行灰度增强,再进行落棋位置识别,既简便了每步落棋位置的检测,又减少了对棋盘中已有棋子位置的重复识别,提高了人落棋位置的识别效率和准确性。经过测试,可以简便、准确地识别人的落棋位置。

一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现

提出了一种基于蒙特卡洛树和深度神经网络的强化学习方法,用于训练一个具有较高棋力水平的五子棋算法模型。该模型利用蒙特卡洛树搜索在给定的棋盘状态下进行自我对弈,通过策略价值网络评估每个可行的落子位置的先验概率和最终价值,并选择最优的落子方案。实验结果表明该模型具有较强的泛化能力,以此设计的五子棋博弈程序在2022年中国大学生计算机博弈大赛暨中国计算机博弈锦标赛中获得一等奖。

基于Qt和博弈算法的五子棋游戏设计

研究了五子棋博弈算法的关键技术,设计并实现五子棋游戏对战平台。以Qt多线程机制和TCP/IP协议为基础,设计P2P和C/S网络混合模型,并以Socket网络编程技术实现五子棋游戏的局域网对战。采用极大极小值搜索算法实现机器人博弈,并通过α-β剪枝算法和AC匹配算法优化博弈算法。结果表明,该设计可以实现同局域网下网络对弈功能,并且AI的计算时间得到较大的缩减。

五子棋机器博弈系统评估函数的设计

针对五子棋机器博弈需借助棋型评估棋局产生的速度瓶颈,提出了棋型识别粒度与搜索深度相关联的多层架构评估函数设计方法。实验证实粗颗粒度估值在深层搜索时整体效率更高;多层次判读棋型能明显加快评估速度;走法生成函数引入快速评估,提前进行博弈树自然剪枝收效显著;非关键棋型依据棋局浮动分值平衡搜索深度,对五子棋亦见成效;以及估值函数针对性地延伸评估来减少地平线效应的开销更少;从而表明估值函数动态评估更加合理。

基于LabVIEW的五子棋博弈算法

针对目前五子棋人机对弈多数基于电脑、手机,缺少真实环境的问题,提出一种基于LabVIEW的博弈算法,并运用于真实的五子棋人机对弈。首先通过图像采集系统获取当前状态下棋盘及人机双方棋子的位置信息;然后对棋局的局势进行分析;同时为了提高下棋的效率,对棋型进行了分类,并对原有的博弈算法进行改进,采用进攻和防守两个权值简化决策过程。通过真实的对弈测试表明,基于Lab VIEW的五子棋博弈算法能快速、准确地实现五子棋的人机对弈。

五子棋中的博弈智能设计

博弈是人工智能的主要研究领域之一 ,他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。本文将这些技术用于五子棋中 ,设计了一个智能五子棋系统 ,实现人和计算机两方进行博弈。

基于LabVIEW的五子棋机器人棋盘识别

针对五子棋机器人的棋盘信息提取进行研究,提出基于LabVIEW的棋盘识别方法。采用USB摄像头,利用NI Vision实现图像实时采集,进行图像灰度转换,提高图像处理算法运行的速度,对图像进行水平旋转、分割、缩放,解决下棋时手臂对棋盘的影响,通过手动选取棋子模板方式识别棋子,提高棋子识别的准确率。测试结果表明,该棋子识别方法能快速准确地识别棋盘与棋子。

五子棋对弈机器人移动平台的研究

以五子棋对弈机器人作为研究对象,提出了一种具有真实对弈环境的五子棋机器人的移动平台。该移动平台执行机构以STM32为核心,控制三维的移动,并配合电磁铁完成自主取棋、移动、下棋等动作,同时五子棋机器人具备界面显示、语音识别与提示、指示灯和蜂鸣器等丰富的人机交互功能,充分展示了设计的人性化。经过测试,所设计的三维移动平台能快速、精准的实现定位,同时系统之间分工明确,相互配合,为五子棋的对弈,提供了很好的实现平台。

多种搜索算法的五子棋博弈算法研究

主要选择五子棋为研究对象,应用Alpha-Beta剪枝算法、置换表技术搜索算法,研究人工智能模拟人类思考的推算过程,实现博弈效果。在Alpha-Beta剪枝算法中引入迭代加深以及局部搜索方法,提高程序棋技。在此基础上使用Monte Carlo方法和深度学习方法结合的方式来提高下棋技巧。实验结果表明,该算法相比于上述几种方法有明显的改进。

五子棋算法的研究与思考

通过对五子棋算法的研究,探讨在博弈算法设计中优化的一些基本思路,并对其他棋类博弈算法提出一些思考和展望。

基于C语言的五子棋游戏程序设计

为了设计人人对弈模式的五子棋游戏系统,采用了C语言函数模块化程序设计方法,利用VisualC++6.0编译器运行游戏,实现一方执白棋,一方执黑棋,通过屏幕上的文字提示,轮流走棋,最先使五子相连一方获胜的人人对弈功能。同时,也对其他游戏系统的开发设计具有一定的借鉴作用。

基于J2ME的手机蓝牙对战游戏的设计

该文以五子棋游戏为基础,采用面向对象的设计方法并结合当前移动领域比较流行的J2ME技术以及蓝牙无线技术,实现了双人联网的对战游戏。游戏设计过程中对蓝牙通讯、游戏对弈、棋盘自定义设置等核心技术作了详细的分析,游戏在WTK模拟环境下进行了仿真实验,系统运行结果表明,该游戏具有运行速度快,占用资源少,数据传输稳定等优点。

基于.NET的五子棋游戏的设计与实现

基于对五子棋游戏规则的分析,设计了该游戏的算法,并选择Visual Studio 2008作为该软件的开发平台,实现了五子棋的多种对战模式,既可人与人对战,也可人与电脑对战,更增加了多人对战,多人机对战功能。还实现了无限步悔棋,自定义棋盘行列数,自动保存残局的功能。经测试,本游戏系统功能齐全,能平稳运行,具有较强的使用价值。

基于Java语言开发五子棋游戏项目的教学设计与实践

文章详细讲述了基于Java语言开发五子棋游戏项目的教学设计与实践的全过程。任务驱动的项目实践教学非常有利于激发学生的学习热情,提高教学效果。

应用于实验教学的五子棋人机对弈系统

设计开发了一种能够与人进行五子棋实时对弈的机器人系统,利用摄像头识别棋盘信息,由策略系统做出落子决策,再通过机械臂执行动作,完成人机对弈的整个过程。详细介绍了系统各功能模块的软硬件设计、实现和调试。实验证明,对弈机器人以较低的成本实现了沉浸式的人机交互体验,对计算机控制装置、人工智能、软件技术等课程的实验教学起到了促进作用。

智能五子棋博弈关键技术研究

基于对五子棋棋局状态表示、棋局估值函数的设计、搜索算法中搜索深度的选择、后台时间的合理利用和开局残局库的使用等智能五子棋博弈的关键技术的分析,在Windows XP上用Visual C++6.0开发了智能五子棋博弈原型系统:用三维数组表示方法存储棋盘状态,用加权估值法评价状态优劣,用α-β剪枝搜索作为基本的搜索算法,并用启发式规则来选择合适的搜索深度.实现和分析结果表明,该系统与原来的五子棋程序相比,减少了对一些不能取得胜利的空间的搜索,提高了对弈速度.

嵌入式五子棋游戏设计

随着嵌入式技术及游戏软件的发展,手机游戏业也进入了一个新的移动游戏时代。好多大学设置了嵌入式游戏设计课程,五子棋游戏设计是在嵌入式系统环境下,使用标准C语言编程实现五子棋游戏。游戏中包含双人对战下棋功能、人机对战下棋功能、存盘读取记录功能、悔棋功能、记录下棋步数功能、判断胜负功能等。对培养适应社会需求的嵌入式技术人才有着重要意义。

智能五子棋算法的设计实现

博弈是人工智能的主要研究领域之一。以五子棋为例,探讨人机博弈中推理技术、搜索方法和决策规划的实现算法。在Visual C++环境下设计了一个基于上述算法的智能的五子棋程序,实现人机博弈。最后探讨了优化五子棋算法的思路,并给出算法实例。相比已有程序,实例在对弈水平和搜索效率方面均有显著的提高。