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。

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。

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。

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。

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.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。

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。

基于VB2005的五子棋游戏设计

参考社会上流行的五子棋游戏,使用VB2005进行程序模拟设计,用数组的变换实现查找功能,可增加学生学习编写程序的兴趣,提高《面向对象程序设计》课程教学的效果。

一种趣味五子棋游戏设计

五子棋游戏是一种简单大众的游戏,深受广大电脑玩家的喜爱,现在流行的五子棋游戏软件大多缺乏美观的界面和容易的操作方法,电脑的最佳落子算法也不是很好。本文通过Java语言在计算机图形方面的编程,设计了五子棋游戏软件,使该软件具有美观友好的界面,在人机对弈时,使电脑具有较高的智商,使游戏具有更高的可玩性。

一种结合策略价值网络的五子棋自博弈方法研究

针对传统蒙特卡洛树搜索算法存在“难以在节点的探索和利用之间做出平衡;难以聚焦重要搜索分支”等问题,提出使用策略价值网络完成棋局评估与落子着法生成,将策略价值网络与蒙特卡洛树搜索相结合。策略价值网络指导搜索树的展开,搜索结果用以持续更新网络参数,形成一种自博弈方法,在多轮自博弈中实现算法的迭代优化。实验表明:相较于各种经典搜索算法,所提算法在平均落子时间上降低了约95%,平均对局胜率达到80%以上。

基于HTML5技术的五子棋游戏的设计与开发

HTML5标准的制定与发布带动了HTML5游戏的发展。基于HTML5的五子棋游戏是一款休闲益智的网页游戏,主要利用了HTML5新增的Canvas标签实现游戏的开发。首先在Photo Shop中进行素材编辑和UI设计,然后利用HTML5和CSS3实现游戏页面的布局及样式,利用Canvas及其自带的API进行棋盘和棋子的绘制,并通过Java Script脚本实现游戏的主要逻辑,最后利用XAMMP在本地服务器上发布。HTML5独特的跨平台能力,使得该游戏能够在多种平台设备上运行,达到完美的兼容效果。

基于Android的五子棋游戏设计

本文主要阐述以面向对象的程序开发语言,Android Studio为开发工具,基于Android平台设计开发一个五子棋游戏。本程序中设定了黑白两方的对战模式,并进行输赢方的判定。

五子棋博弈平台的设计与应用

棋类游戏是博弈的规则和思想的完美体现,很多算法技术都可以运用在棋类游戏中。五子棋相比其他棋类,规则更简单易学,适合用于博弈算法的研究。一个五子棋博弈平台的搭建,有利于不同博弈算法之间的比较研究以及改进。该文首先介绍了五子棋博弈平台的设计。该平台是包括一个服务器和两个客户端的三层C/S架构平台,主要用于五子棋博弈算法之间的对弈。其次,该文以遗传算法及搜索树算法的对弈为例,展示了该平台的应用。

五子棋智能博弈的研究与设计

机器博弈是人工智能的一个重要研究分支,该文通过设计一个五子棋智能博奕程序,采用传统的博弈树算法,利用剪枝和极大极小树搜索最佳位置,从而实现人机智能博弈。并对现有算法存在的问题进行探究改进,最后给出程序实例,结果表明效果较为理想。

五子棋的一种价值的估算

人工智能是一门正在迅速发展的新兴综合学科,博弈是其主要研究领域之一。五子棋游戏,其规则简单,但变化多端,适宜于研究分析人机博弈算法。本文设计实现了五子棋人工智能功能,主要采用α-β修剪法算法,优化博弈树搜索过程,通过控制搜索深度和宽度,实现人机对弈。五子棋博弈的关键部分是价值估算,本文介绍一种简单有效的估值方法。

基于JavaScript的人机五子棋游戏的设计与实现

近年来,游戏设计已经成为社会的一种热门行业。针对目前网页版游戏设计原理,设计实现网页版人机交互五子棋游戏,采用JavaScript的相关技术对游戏的图形界面进行设计,完成棋盘样式以及棋子样式的实现,并借助Sublime Text2.0编译开发工具,结合相关智能算法,实现计算机模拟人工的智能落子。

一种改进的基于博弈树模型的五子棋系统

通过对五子棋算法的研究,探讨了知识抽象、知识表示、估价函数、博弈树及搜索策略等人工智能领域的问题,并基于博弈树模型设计了一个智能五子棋系统。该系统采用多链表结构的知识表示方法记录棋局信息,可以全面地描述和分析棋局形势。最后,结合局部性原理,采取增量分析法、α-β剪枝及低层剪枝等手段加速分析和搜索效率,提高了该系统的反应速度和智能化程度。