人机ai五子棋 下载:chess.jar (可直接运行) 源码:https://github.com/xcr1234/chess 其实机器博弈最重要的就是打分,分数也就是权重,把棋子下到分数大的地方,我获胜的概率就更大. 而在下棋过程中,大部分的点的得分都很小,或者接近,因此无需对每一个点都打分,只需要在我方附近(进攻)或者敌方附近(防守)的几个点进行打分. 具体原理大家可以看源码中的注释,说明的很清楚. 参考 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details…

原理框图总结 参考链接 http://blog.csdn.net/xiaoyu714543065/article/details/8746876 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/10858411 http://blog.csdn.net/show_me_the_world/article/details/48884841 http://blog.csdn.net/show_me_the_world/article/details/488860…

Java五子棋小游戏(控制台纯Ai算法) 继续之前的那个五子棋程序 修复了一些已知的小Bug 这里是之前的五子棋程序 原文链接 修复了一些算法缺陷 本次增加了AI算法 可以人机对战 也可以Ai对Ai看戏 本次Ai算法属于初级算法 稍微用点小套路还是可以干掉他的 以后会更新高级算法 本次还对程序进行了模块化 拆分成了几个文件 下面请看源码关联 下面请看源代码 GameApp.Java 游戏入口类 package main.game; /** 游戏入口类 **/ public class GameA…

Gobang 五子棋AI大战,该项目主要用到MVC框架,用算法搭建AI实现进攻或防守 一.项目介绍 1.地址: github地址:Gobang 2.效果图: 二.思路介绍 大概说下思路,具体看代码实现. 1.画棋盘及落点 这个可以去慕课网看看这个视频:五子棋,里面有详细的讲解,我对里面的进行了部分优化.比如怎么判断两点之间到底触摸的哪个点. 2.重来 每个点都是一个对象,让后把对象放数组里面,进行删去,或者重置. 3.人机模式 这里的AI(人工智能)比较简单,这个算法可深可浅,此项目就是比较浅的…

https://github.com/Chuck-Ai/gobang 我写了非常详细的中文教程,教你如何一步步编写自己的五子棋AI: 五子棋AI设计教程第二版一:前言 五子棋AI设计教程第二版二:博弈算法的前世今生 五子棋AI设计教程第二版三:极小化极大值搜索 五子棋AI设计教程第二版四:Alpha Beta 剪枝算法 五子棋AI设计教程第二版五:启发式评估函数 五子棋AI设计教程第二版六:迭代加深 五子棋AI设计教程第二版七:Zobrist缓存 五子棋AI设计教程第二版八:算杀 五子棋AI设计…

五子棋AI实现 五子棋游戏介绍 五子棋的定义 五子棋是全国智力运动会竞技项目之一,是具有完整信息的.确定性的.轮流行动的.两个游戏者的零和游戏.因此,五子棋是一个博弈问题. 五子棋的玩法 五子棋有两种玩法: 玩法一:双方分别使用黑白两色的棋子,下在棋盘直线与横线的交叉点上,先形成五子连线者获胜. 玩法二:自己形成五子连线就替换对方任意一枚棋子.被替换的棋子可以和对方交换棋子.最后以先出完所有棋子的一方为胜. 本次实验的玩法是第一种. 五子棋的具体规则 对局双方各执一色棋子,棋盘一共15行15列,…

经过差不多两年的业余时间学习和编写,最近把清月连珠的无禁手部分完善得差不多了.这中间进行了很多思考,也有很多错误认识,到现在有一些东西还没有全面掌握,所以想通过开源于大家共同交流. 最近一直发表一些五子棋AI技术相关的内容,其中也有很多错误,现在整理起来,并且进行详细介绍的同时把清月连珠的代码进行开源.一方面给五子棋AI技术的发展做一些力所能及的贡献,另一方面也是通过交流提高自己的水平.前几天也弄了一个小的平台,可以进行更条理的互动和交流. 希望通过逐步完善五子棋AI技术文章和软件开源,能够有一…

作为小学期程序设计训练大作业的一部分,也是自己之前思考过的一个问题,终于利用小学期完成了贪吃蛇AI的一次尝试,下作一总结. 背景介绍: 首先,我针对贪吃蛇AI这一关键词在百度和google上尽心了检索,大致获得了一下信息 1.A*寻路算法是人工智能中的一个经典算法,很多AI利用这个算法提高性能. 2.在alphaGo一战成名,人工智能家喻户晓之后,有一个贪吃蛇AI吃满全屏的GIF图已读在微博疯转. 3.这个GIF图早在2013年就已经出现了(其实比alphaGo早). 4.国内过于贪吃蛇AI(也…

前言: 算是"long long ago"的事了, 某著名互联网公司在我校举行了一次"lengend code"的比赛, 其中有一题就是"智能俄罗斯方块". 本着一向甘做分母, 闪耀分子的绿叶精神, 着着实实地打了一份酱油. 这次借学习H5的机会, 再来重温下俄罗斯方块的AI编写. 本系列的文章链接如下: 1). 需求分析和目标创新 2). 游戏的基本框架和实现 这些博文和代码基本是同步的, 并不确定需求是否会改变, 进度是否搁置, 但期翼自己能…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…