基于α-β剪枝算法的五子棋游戏设计与实现

五子棋是一种两人对弈的策略类游戏,极易上手,深受人们喜爱。在此设计并研发了一种基于α-β剪枝智能搜索算法的人机对弈五子棋游戏,在原游戏趣味性和娱乐性的基础上增加了智能性与挑战性。经测试,该程序具有较高智能,可以击败有一定基础的游戏玩家,在休闲娱乐中能够帮助玩家提升棋艺,具有一定的实用性。

博弈树启发式搜索的α-β剪枝技术研究

博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采用α-β剪枝技术。在深入研究α-β剪枝技术的基础上,提出在扩展未达到规定深度节点时,对扩展出的子节点按照估价函数大小顺序插入到搜索树中,从而在α-β剪枝过程中剪掉更多的分枝,提高搜索效率。

基于α-β剪枝树算法的安卓五子棋程序设计与实现

本文设计并研发了一种基于智能算法的安卓五子棋应用程序,程序中包括两种模式:玩家对弈和人机对弈,其中在人机对弈模式中,程序一方采用α-β剪枝树算法实现。程序主要由界面显示及控制模块、玩家对弈模块、人机对弈模块和胜负判定模块组成。经过测试,程序具有较高智能程度,能够击败大多数业余选手,并且具有较好的人机交互界面和响应速度,兼顾了智能性与娱乐性。

一种新的博弈树迭代向前剪枝搜索

针对博弈树迭代加深搜索和向前剪枝搜索中误剪最佳分支的弱点,利用向前剪枝搜索与预评估搜索间的双重迭代调用,提出了一种新的博弈树迭代向前剪枝搜索方法.预评估搜索通过节点排序及调整剪枝比率可以更加准确地选取排序在前的最佳分支,进而使迭代向前剪枝搜索实现在预评估所保留的最佳分支方向进行深度搜索,二者迭代相互调用以提高向前剪枝搜索的有效性及效率.定性分析与中国象棋计算机博弈实验结果表明,迭代向前剪枝搜索提高了实时行棋决策的效率和效果,与α-β剪枝搜索相比,提高的搜索效率超过160倍,同时取得了胜负比近7倍的博弈效果.

多棋手的α——β剪枝

Korf,R.E:“多棋手的α—β剪枝”(学术研究短文).刊载在《人工智能》杂志1991年48卷的第99页至第111页上。我们考虑将带α——β剪枝的极小极大搜索推广列无合作的、有两名以上棋手的完备博奕。极小极大算法在[2]中推广为 max 算法,施用于 n 元组向量,这种 n 元组表示每一位棋手的估值。假设每位棋手的估值数总和存在一个上界,且对每一个别值存在一个下界,这样,浅层α——β剪枝就能进行,但不能进行深度剪枝。最好情况下,渐近分枝因数减少到(1+(4b-3)^(1/2))/2,而在平均情况下,剪枝不会减少渐近分枝因数,所以α——β剪枝的有效性只存在于两名棋手博奕的特殊情形。此外,我们证明了它是对两名选手的最佳定向算法。

基于PVM的博弈树的网络并行搜索

通过分析博弈理论和α-β剪枝搜索过程,提出了使用PVM构造并行搜索网络。设计和实现了基于PVM的博弈树并行搜索过程。在博弈树搜索中通过构造的并行搜索网络和使用分而治之的策略把搜索过程分布在多个计算机上同时进行,在叶计算机结点的搜索中,通过α-β剪枝技术,剪枝了大量的搜索结点。全局并行搜索和局部剪枝技术的使用,加快了搜索的速度,解决了使用单计算机搜索速度和时间不可行的问题。该博弈并行搜索模型,适用于一般的博弈树搜索问题。

博弈树搜索算法概述

机器博弈作为人工智能研究的重要分支,可研究的内容极为广泛。介绍现在计算机博弈中主流的搜索算法,并将它们有机的结合起来,给出一个搜索的主体框架,为博弈树研究者提供启发和参考。

基于优化迭代的博弈树算法

博弈是诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性智能活动的通称。通过对机器博弈的研究衍生了大量实用的研究成果。分析当今国际上主流的加快博弈树搜索效率的算法,根据它们的优缺点建立一种基于优化迭代的新算法,并且通过实验数据证明算法的优势。

五子棋中的博弈问题

人机对战五子棋程序设计,分为知识库设计和博弈树搜索两个方面.其中五子棋博弈树搜索包括产生子结点顺序与访问结点的具体操作.通过α β剪枝求解产生子结点顺序问题.访问结点的具体操作即是五子棋的静态估值函数求值.系统中博弈问题用产生式系统描述.

博弈树搜索的算法改进

在计算机博弈程序中,通常采用是α-β剪枝算法,为了进一步提高搜索速度,先后又出现了一些改进的算法。本文综合介绍了这些搜索算法的基本思想,并用伪语言对其算法进行了描述。

A^＊算法在数据广播中的应用与实现

在移动数据库的数据广播中,如何最大限度地降低数据项的平均期望访问时间是一个重要的研究方向。介绍了两种传统的Flat算法和算法,并分析了它们的特点和不足。在以上两种算法的基础上,引入人工智能理论中的A算法并加以改进,同时结合-剪枝技术,使之更适合于解决数据广播调度问题。通过仿真实验表明,在降低平均访问时间方面,A算法是个不错的选择。

机器下棋中的常用算法

本文以简单的井子棋为例 ,介绍了目前计算机对弈软件中 ,通常采用的一些搜索算法 。

博弈树启发搜索算法在五子棋游戏中的应用研究

博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采用α-β剪枝技术。在深入研究α-β剪枝技术的基础上,结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和α-β剪枝算法相结合的改进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。

博弈树搜索算法的分析与实现

α-β剪枝算法是博弈树搜索算法中成熟而重要的一枝。本文给出其各种改进策略及实现技术,并给出实验结果分析。B*算法是α-β剪枝算法的挑战者,它给我们以新的视角看待博弈树搜索,并能克服α-β剪枝算法的一些缺陷。

博弈及其常用搜索算法初探

博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求解。本文主要介绍博弈的概念,及常用的博弈搜索算法:极大极小法、α-β剪枝技术,并探讨搜索与静态估值函数的关系。