计算机五子棋博奕系统的研究与实现
JAVA五子棋对弈程序的设计与实现毕业论文
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ChongqingThreeGorgesUniversity, Wanzhou,Chongqing404000 )
Abstract：Artificial intelligence is a rapidly developing new, integrated a strong Frontier Science. It is with bio-engineering, space technology has been listed as21 inthe world along with the three cutting-edge technology. Its central task is to study how to make the computer do that in the past to rely on human intelligence to do. AI is currently regarded as the focus of the developed countries included in this car's high-tech development projects invested tremendous human and material resources.
2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？
□ 优 □ 良 □ 中 □ 与格 □ 不与格
基于JAVA的五子棋游戏系统设计与实现
基于JAVA的五子棋游戏系统设计与实现五子棋是一种双人对弈的棋类游戏，也是一种非常经典的游戏类型。
设计一个基于JAVA的五子棋游戏系统，需要考虑到以下几个方面：游戏规则、游戏界面和游戏功能的实现。
一、游戏规则的设计：五子棋的规则非常简单，双方轮流下棋，先连成五子的一方为胜。
游戏区域是一个15x15的棋盘，棋盘上有黑白两种棋子。
玩家可以通过点击棋盘的不同位置来下棋。
二、游戏界面的设计与实现：1. 创建一个游戏主界面，并在界面上绘制棋盘。
可以使用JAVA Swing来创建界面，并使用Graphics类来实现绘制棋盘的功能。
2.在棋盘上绘制出15x15的格子，并设置鼠标点击事件，以便玩家可以通过点击棋盘的不同位置来下棋。
3. 在玩家下棋后，使用Graphics类来在棋盘上绘制出对应的棋子。
可以使用不同的颜色来区分黑白两种棋子。
三、游戏功能的实现：1.实现轮流下棋的功能。
通过一个变量来记录当前轮到哪个玩家下棋，玩家可以通过鼠标点击事件来确定落子的位置。
2.实现判断胜负的功能。
在每次下棋后，判断是否已经有五子连线的情况出现。
可以使用一个二维数组来保存棋盘上每个位置的棋子情况，并根据棋子位置来判断是否满足胜利条件。
3.实现悔棋功能。
当玩家点击悔棋按钮时，可以将最后一步下的棋子清除，并将轮到下棋的玩家切换至上一步下棋的玩家。
4.实现重新开始的功能。
当游戏结束后，可以通过点击重新开始按钮来重新开始游戏。
以上是一个基于JAVA的五子棋游戏系统的设计与实现的简要思路。
在实际的开发过程中，还需要考虑到异常处理、界面美化、多人对战等更多的细节。
希望以上内容能够帮助您完成五子棋游戏系统的设计与实现。
人工智能五子棋论文
人工智能五子棋论文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。
以下是店铺整理分享的关于人工智能五子棋论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能五子棋论文篇一智能五子棋博弈算法研究摘要：人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学。
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。
关键词：五子棋人工智能搜索人工智能是一门综合性很强的边缘科学，它研究如何使计算机去做那些过去只能靠人的智力才能做的工作。
而博弈是人工智能研究的一个重要分支，它不仅存在于游戏、下棋之中，也存在于政治、经济、军事和生物竞争中。
五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。
现代五子棋日文称之为“连珠”，英译为“Ren-ju”，英文称之为“Gobang”或“FIR”(Five in a Row的缩写)，亦有“连五子”、“五子连”、“串珠”、“五目”、“五目碰”、“五格”等多种称谓。
与其他棋类相比，五子棋每一层搜索节点数量庞大，因此盘面预测的计算量是非常大的，比如对于五子棋的中盘走法中，如果要预测四步的局面数的话可以达到一百万。
本文是对五子棋算法的设计原理和实现方法进行探讨和研究，主要包括数据结构、搜索算法和优劣评价函数组成，主要的特点包括快速的数据结构设计实现、以及高效率的搜索算法和尽可能的模拟人类的智能。
1、棋局的数据结构表示我们知道五子棋的走法中有优先和禁手，如连四肯定是没有三四优先，而如果是黑方出现三三(包括“四、三、三”)、四四(包括“四、四、三”)，而黑方只能以四三取胜，如果黑方走出禁手则是输;五连与禁手同时形成，先五为胜，等等的规矩。
但是电脑毕竟不是人类，可以类人但是却不可以自己思考，那么就需要给电脑一个它可以明白的评判标准。
下面，我列出基本的棋型优先顺序：造一个二<……<造四个二<冲三<……<冲两个二和一个三<冲双三<冲四<冲四三。
基于JAVA的五子棋游戏系统设计与实现
基于JAVA的五子棋游戏系统设计与实现引言五子棋是一种古老而又受欢迎的棋类游戏，在目前的计算机科学中，由于其算法的多样性和难度的适中，成为了很多程序员学习和思考的对象。
在本篇文章中，我们将介绍基于JAVA的五子棋游戏系统的设计与实现，包括系统的整体结构、主要功能模块、技术选型和实现细节等方面。
一、系统整体结构五子棋游戏系统的整体结构，可以分为三个层次：显示层、逻辑层和数据层。
其中，显示层负责绘制游戏界面和处理用户交互事件；逻辑层实现游戏规则和策略，负责判断胜负并给出提示；数据层则维护游戏状态和棋局数据。
如图所示，五子棋游戏系统的整体结构如下：二、主要功能模块1.游戏开始和重置当用户点击“开始游戏”按钮时，系统会开始初始化游戏状态和棋局数据，同时展示游戏界面。
当用户在游戏中点击“重新开始”按钮时，系统会清空棋盘数据并重新初始化游戏状态。
2.用户交互和落子用户可以通过鼠标点击来操作棋盘，并在可落子点上落下自己的棋子。
落子后，系统需要检测当前状态下是否已经有五子连珠的情况出现。
3.胜负判断和提示当一方落下五子连珠时，系统会弹出胜利提示，并停止游戏。
同时，游戏界面上会显示当前胜方的姓名和胜利棋局的情况。
4.游戏设置系统提供了一些游戏设置的选项，例如棋盘大小、棋子颜色、先手后手等。
用户可以自由设置游戏参数并开始游戏。
5.游戏记录和回放系统支持对游戏过程的记录和回放功能，用户可以查看任意一局棋局的走法、时间、胜负等情况。
6.本地游戏和联网对战用户可以选择本地游戏（双人游戏）和联网对战两种模式。
在联网对战中，两位玩家可以通过互联网进行远程对战。
三、技术选型1.编程语言：JAVA由于JAVA是一种跨平台的编程语言，在开发五子棋游戏系统时，可以保证相对的兼容性和应用范围。
同时，JAVA还具有良好的面向对象编程特性，代码复用性高，易于维护。
2.图形界面：SwingSwing是JAVA自带的图形界面库，可以用来实现各种复杂的图形界面。
五子棋人工智能的分析与实现
五子棋人工智能的分析与实现摘要：机器博弈是人工智能的一个重要研究分支，本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，结果表明效果比较理想。
关键词：五子棋；人工智能；博弈；1 主要传统算法1.1 博弈树传统的算法是采用博弈树法来设计程序。
以甲乙两人下棋为例，甲有很多种落子方式，乙也有多种应对走法，如果把所有的走法列出来，自然就构成了一棵树，即为搜索树，也称博弈树。
树的根结点为先手的第一步走法，下面的走法构成了树的子结点，直至棋局结束。
显然，如果棋盘足够大，子结点数会以几何级数上升，而我们的任务是从这些子结点中寻找一个对己方最有利的结点，从而得到棋局的最佳走法。
这必然是一个指数复杂度的过程，费时低效，无法搜索到最终结果（除了棋局结束），通常只能达到一个有限的深度，在有限的范围内来判断走法的好坏，得到一个局部最优解。
[2-3]因此，有必要做一些调整改进，以提高算法的效率和质量。
1.2 极大极小算法极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。
还是以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。
当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。
其中估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。
棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。
本程序采用的估值表如下：一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。
人工智能五子棋实验报告
题目:智能五子棋游戏一、实验目的理解和掌握博弈树的启发式搜索过程和α-β减枝技术，能够用某种程序语言开发一个五子棋博弈游戏。
二、实验要求（1）设计一个15行15列棋盘，要求自行给出估价函数，按极大极小搜索方法，并采用α-β减枝技术。
（2）采用人机对弈方式，对弈双方设置不用颜色的棋子，一方走完后，等待对方走步，对弈过程的每个棋局都在屏幕上显示出来。
当某一方在横、竖或斜方向上先有5个棋子连成一线时，该方为赢。
（3）提交一篇实验论文，以及完整的软件（包括源程序和可可执行程序）和相关文档。
三、实验原理①估价函数的设计：下子后，求在该点的所有8个方向上4格之内的所有的没有阻隔的白子的和加上没有阻隔的黑子的数目之和，和为估价函数的值。
直观来说就是，如果在该点下子后连成同颜色的棋子越多，该点的估价值越大，同时阻挡另一种颜色的棋子越多，估价值也越大。
②判断是否有一方胜出：设计is_win函数，在每一次下子后检查是否是终局（一方胜出或者棋盘下满和局）。
对于棋盘上每一个已经下了棋子的点，检查其4个方向上是否有连续5颗同颜色的棋子，若有，则有一方胜出。
③寻找候选点，用于建立博弈树：对于棋盘上每一个还没有下子的点，测试其附近8个点是否已经下了棋子，若有，把该点加入候选点。
④搜寻最佳着点：根据候选点建立3层的博弈树，再利用估价函数对节点进行比较，得出最佳着点。
四、代码人主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){case 1:{ //更新预测棋盘1最大值及其坐标maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}case 2:{ //更新预测棋盘2最大值及其坐标maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}case 3:{ //更新预测棋盘3最大值及其坐标maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}case 4:{ //更新预测棋盘4最大值及其坐标maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}case 5:{ //更新预测棋盘5最大值及其坐标maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}case 6:{ //更新预测棋盘6最大值及其坐标maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}case 7:{ //更新预测棋盘7最大值及其坐标maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}AI主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxValue1=preBoard1[i][j];maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxValue2=preBoard2[i][j];maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxValue3=preBoard3[i][j];maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxValue4=preBoard4[i][j];maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxValue5=preBoard5[i][j];maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxValue6=preBoard6[i][j];maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxValue7=preBoard7[i][j];maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}五、感想通过这个试验，我对估价函数，极大极小搜索方法，α-β减枝技术有了更全面的认识，对它们的运用也更加熟练。
一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现
一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏，其博弈过程中涉及到复杂的决策和策略。
本文将介绍一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现。
该程序利用强化学习算法，通过自我对弈和与人类玩家对弈的方式，逐步提升自身的棋力和策略。
一、程序设计思路为了实现强化学习的五子棋博弈程序，我们需要考虑以下几个方面的设计思路：1. 状态表示：将棋盘状态和落子的位置作为状态输入，通过合适的方式将其表示为模型可接受的形式。
例如，可以采用一个二维数组表示棋盘，其中0表示空位，1表示我方棋子，-1表示对方棋子。
2. 动作空间：定义合法的落子位置作为动作空间，限制模型在决策时只能从中选择。
可以通过遍历棋盘上的空位来获取可行的动作。
3. 奖励函数：根据游戏结果给予奖励或惩罚，以反馈对模型决策的评估。
当模型下出胜利的一方时，奖励为正值；当模型下出失败的一方时，奖励为负值。
4. 策略网络：设计一个神经网络模型，用于学习和预测最佳的落子位置。
可以采用卷积神经网络或循环神经网络等结构，通过训练数据不断优化网络参数。
二、程序实现步骤基于上述设计思路，我们可以按照以下步骤来实现基于强化学习的五子棋博弈程序：1. 数据收集：通过模型与自身进行对弈，记录每一步的状态、动作和奖励值。
注意，在自我对弈中需要加入一定的随机性，以避免模型陷入局部最优解。
2. 构建策略网络：建立一个神经网络模型，作为策略网络。
将棋盘状态作为输入，预测出最佳的落子位置。
可以使用深度强化学习框架，如TensorFlow或PyTorch来实现模型的构建和训练。
3. 强化学习训练：将数据收集到的自我对弈数据作为训练数据，使用强化学习算法来优化策略网络的参数。
可以采用蒙特卡洛树搜索算法等技术来增加模型的决策准确性。
4. 模型评估：使用训练好的模型与人类玩家进行对弈，评估模型的棋力和策略水平。
根据与人类玩家的对战结果，对模型进行进一步训练和调优。
五子棋人机博弈实验报告
五子棋人机博弈实验报告目录一(课程设计目的............................................. 2 二(课程设计要求............................................. 2 三(课程设计内容............................................. 2 四(课程设计思想............................................. 2 五(系统实现 (2)设计平台 (2)数据结构设计 (3)程序流程图设计 (3)主要算法设计 (4)程序调试及运行结果.............................. 4 六(课程设计总结............................................. 5 七(参考资料................................................... 6 八(附录:五子棋博弈算法源代码 (7)1一( 课程设计目的通过上学期学习的《人工智能》学科，运用推理技术、搜索方法和决策规划和博弈树设计五子棋人机博弈系统，以此进一步深化对理论知识技术的了解，培养学生编程能力以及实践水平。
二(课程设计要求通过本次课程设计要求学生掌握以下内容:1.深入了解博弈树和alpha-beta剪枝算法。
2.设计出适合五子棋算法的启发式函数。
3.熟练掌握启发式的搜索方法。
三(课程设计内容本系统实现的是五子棋博弈算法，运用java语言实现了图形用户界面，方便用户使用。
算法采用了博弈算法和启发式函数进行搜索，人机对弈可自动判断输赢，结束后可重新开局。
四(课程设计思想本系统实现的是五子棋博弈算法，为了方便用户的使用，采用的是java图形用户界面技术。
为了记录棋盘的每一个下棋点，定义数组array[19][19]。
计算机毕业论文五子棋游戏软件的设计与实现
计算机毕业论文五子棋游戏软件的设计与实现北方工业大学继续教育学院本科毕业论文（设计）序框架，随微软Visual C++开发工具发布。
目前最新版本为10.0（截止2023年3月），并且发布了中文版。
该类库提供一组通用的可重用的类库供开发人员使用，大部分类均从CObject 直接或间接派生，只有少部分类例外。
[1]MFC应用程序的总体结构通常由开发人员从MFC类派生的几个类和一个CWinApp类对象（应用程序对象）组成。
MFC 提供了MFC AppWizard 自动生成框架。
Windows 应用程序中，MFC 的主包含文件为\。
此外MFC的部分类为MFC/ATL 通用，可以在Win32 应用程序中单独包含并使用这些类。
由于它的易用性，初学者常误认为VC++开发必须使用MFC，这种想法是错误的。
作为Application Framework，MFC的使用只能提高一些情况下的开发效率，只起到辅助作用，而不能替代整个Win32 程序设计。
1.5论文结构本论文共分5章，文章的结构安排如下：第1章绪论。
阐明了本课题研究的背景以及有关本课题的介绍、本课题系统设计思想和简单介绍开发工具。
第2章用户需求分析。
详细描述本系统的编写目的，任务概述，进行功能模块分类，表明对系统的要求，为系统设计做好准备。
第3章总体设计。
提出对系统环境的要求，描述本系统的总体设计过程以及系统算法设计。
第4章详细设计。
给出了系统程序流程图，提出了系统运行平台的设置以及描述了系统主要功能的实现。
第5章系统的实现和测试。
主要是给出系统主要功能的实现的截图。
北方工业大学继续教育学院本科毕业论文（设计）2需求分析2.1需求分析的编写目的本需求分析报告的目的是规范化本软件的编写，旨在为五子棋游戏软件的开发做前期调查，进行全面细致的用户需求分析，明确所要开发的软件应具有的功能、性能和界面，提高系统开发过程中的能见度，便于对系统开发过程中的控制与管理，同时提出了本系统的软件开发过程，作为工作成果的原始依据，同时也表明了本系统的共性，以期能够获得更大范围的应用。
五子棋游戏总体设计与实现
五子棋游戏总体设计与实现4、系统总体设计与实现4、1 总体设计分析总体设计就是软件开发过程中的另一个重要阶段,在这一阶段中将根据需求分析中提出的逻辑模型,科学合理地进行物理模型的设计。
这个阶段的主要目标就是将反映用户信息需求的逻辑方案转换成物理方案,并为下一阶段提供必要的技术资料。
4、1、1 总体设计原则(1)整体性:软件就是作为统一整体而存在的。
因此,在总体设计中要从整个软件的角度进行考虑。
(2)灵活性:为保持软件长久的生命力,要求该手机游戏软件具有很强的环境适应性。
为此,游戏软件应具有较好的开放性与结构的可变性。
(3)可靠性:可靠性就是指软件抵御外界干扰的能力及受外界干扰时的恢复能力。
(4)经济性:经济性就是指在满足游戏软件需求的前提下,尽可能地减小游戏软件的开销。
4、1、2 软件模块总体设计软件中各模块之间的关系通常利用层次图来表示。
它就是一种一系列多层次的用树形结构的矩形框描绘数据的层次结构框图。
一个单独的矩形框作为树形结构的顶层,各个数据的子集由下面的各层矩形框代表,最底层的各个矩形框代表组成这个数据的实际数据元素(不能再分割的元素),它代表完整的数据结构。
这模式非常适合于需求分析阶段的需要,层次方框图对数据结构描绘随着结构精细化也越来越详细。
反复细化沿着图中每条路径,从对顶层信息的分类开始,直到确定了数据结构的全部细节为止。
图4-1 游戏功能结构本研究中将游戏软件分为三大模块,如图4-1所示,包括:游戏选项、游戏设置与帮助。
按照在调研中搜集的资料对每个模块的功能进行编排制作。
依据上述功能的分析,本研究中,将游戏软件在三大模块的基础上又对每一大模块又分为几个子模块:游戏选项包括六个模块:开始游戏、重新游戏、悔棋、认输、背景音乐与退出游戏。
游戏设置包括三个模块:先后手设置、棋盘底纹颜色设置与棋盘大小设置。
帮助包括两个模块:游戏帮助与关于。
4、2 游戏设计4、2、1 游戏前的准备本游戏在开发之前需要做一些前期准备工作,尤其就是对于精通五子棋游戏的Java 游戏开发者来说。
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ｍａｎｈｕｎｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｎａｍｅｄ ｓｈｅａｒｉｎｇ ｂｉｇｇｅｓｔ ａｎｄ ｓｍａｌｌｅｓｔ ｔｒｅｅ，ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｗｅｌｌ ｆｉ＇ａｌＹｌｅ ｏｆ
ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｔｏ ｄｅｓｉｇｎ ｏｔｈｅｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｃｈｅｓｓ
ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｂｕｔ ｄｉｆｆｅｒ ｉｎ ｔｈｏｕｓａｎｄｓ
单位代码
学
号
分类号
１０４４５ ２００ ２１５０５０ ＴＰｌ８
止苏钾缸大学
硕士学位论文
论文题目计算机五子棋博奕系统的研究与实现
学科专业计算机软件－９理论
申请人姓名 董红安
童缸誓
钏惴名刘弘教授厨习
论文提交时间２００５年０４月１０旷—一
独创声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表
山东师范大学硕士学位论文
规的Ａｌｐｈａ—Ｂｅｔａ搜索和ＮｅｇａＳｃｏｕｔ算法之前，使用景换表搜索避免相同局面的节点 的搜索。通过使用威胁空间搜索，可以让计算机对某一局面找出全部的致胜威胁次 序，这样就避免了对静态估值函数的调用，只有计算机对当前局面无法找到致胜威 胁次序时，才执行对静态估值函数的调用，由于五子棋博奕中，黑方先行者占有很 强的优势，大多数局面往往都能找到致胜威胁次序，所以采用威胁空间搜索，结果 表明，可以极大的提高程序的表现和对奕水平。
学位论文作者签名：董红蜜
签字同期：２００ｉ年４月ｌＤ日
圈 导师签字：
签字日期：２００ 年月 日
山东师范大学硕士学位论文
计算机五子棋博奕系统的研究与实现
中文摘要
人工智能是近年来很活跃的研究领域之一。计算机博弈是人工智能研究的一个 重要分支，它的研究为人工智能带来了很多重要的方法和理论，产生了广泛的社会 影响和学术影响。国内外对博弈的研究已经较为广泛，特别是ＩＢＭ的国际象棋程序 “深蓝”，已经达到了人类的世界冠军水平。“深蓝”的研究成果，特别是基于剪枝 的极大极小树搜索技术为设计其它的计算机棋类博奕系统提供了良好的参照。但是 不同的棋类博奕，其规则的千差万别赋予了每一种棋类博奕特殊的专业知识。这就 必然要求设计一个具体的棋类博奕系统时应该深入研究它的基本原理和内在规律。
ｗｅｒｅ ｂｅｉｎｇ ｄｏｎｅ，Ｔｈｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｎｏｄｅｓ ｗｑｍ－ｅ ｓｏｒｔｅｄ鞘ｍｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅｒｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｉｎ
Ａ帆Ｂｅｔａ，ｗａｓ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｓｂ鞠痂喀ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒ ｍｏｒｅ，ＮｅｇｅＳｃｏｍｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ缸印ｌ＿Ｄ诎喀
ｗａｙｓ ｏｆｔｈｅ ｒｕｌｅ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ ｂｒｉｎｇ ０ｎ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉａｌｔｙ ｏｆｅａｃｈ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ．
ｇａｍｅ ｌａｗ啪ｎｅｅｄｅｄ Ｔｈｕｓ ｄｅｅｐｌｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｃｈｅｓｓ
ｉｎ ｉｔｓ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｈｅｒｅｎｃｅ
ｔｌ】时ｃｋｕｌｇｅ＼（．ｈａ崧咖ｏｆｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｈｏｗ ｔｏ ｓｔｏｒｅ ｔｈｅ ｂｏａｒｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｉｎ ｐｌａｙｉｎｇ
ａｎｄ
ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．
Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅ Ｍｉｎｉｍａｘ Ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｔｅｅｌｍｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｃｉ－ａｎｌｅ Ｔｒｅｅ ｗａｓ ｉｎｖｅｓｔｉｇ曲ｕｔ ｎ编 ｆｌｎ＇出ｅ１＇ｉ皓ｓｅａｒｅｈ ｏｆ Ａｌｐｈａ－Ｂｅｔａ Ｐｒｏｃｅｄｍ，ｅ ａｎｄ ｏｐ＂ｔａｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｗｈｉｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｔ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ
ａｌｓｏ ｂｅｉｎｇ ｓｔｕｄｉｅｄ．Ａｔ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｄｏｐｔｓ ａ
ｓｃｍ １ｉｍｉｔｅｄ Ａｌｐｈａ－Ｂｅｔａ ｗｉｎｄｏｗ ｔＯ ｍａｋｅ ｓｕｒｅ ｔｈｅ
ｏｆ ｃｔｕａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ．Ｔｈｅｎ ｉｔ
ｓｅａｒｃｈｅｓ锄ａｃｔｕａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｍａｌｌｅｒ ＳＣＯｒｅ．Ｂｅｃａｕｓｅ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ‘ｓｍａｌｌｅｒ
Ｆｉｖｅ－Ｐｉｅｃｅ掣ｌｌｎｅ·ｐｌａｙｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｒｅｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｗｅｒｅ ｄｏｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｗｏｒｋ：
Ｆｉｒｓｔｌｙ．ｔｈｅ ｑｕｅｓｔｉｏｎ ｏｆ ｈｏｗ ｔｏ ｅｘｐｒｅｓｓ ｔｈｅ Ｈｖｅ－Ｐｉｅｃｅ ｉｎ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｗａｓ ｓｔｕｄｉｅｄ ａｎｄ
第三根据五子棋的特点，提取棋局局势的若干特征，对这些特征赋加权分，并 对整个棋局进行特征统计，采用一个线性函数求得棋局的总估计分值。实践中，采 用极小极大搜索加此静态估值技术的初版程序，达到了比初学者强的水平，一些比 较熟练的业余人员时常也会负于此程序。
在上述工作的基础上，本文的仓ｑ新性研究主要包括以下两个方面： 第一对五子棋博奕的专业知识进行了认真的整理。针对五子棋博奕规则简单、 局势判断清楚的特点，对五子棋常见的开局、定式及其后的对局做了细致的统计分 析，阐明了五予棋对交中黑白双方优劣势并非均衡的规律，这一规律作为一个指导 原则在设计五子棋博奕系统时起到重要作用。 第二针对初版程序中存在的缺点和不足，通过查找原因，实现了算法的优化和 加强。初版程序在运行时其搜索速度和对奕表现不能让人满意。其主要原因有两个： 使用常规的Ａｌｐｈａ—Ｂｅｔａ搜索和ＮｅｇａＳｃｏｕｔ算法不能避免相同局面的重复节点的搜 索，从而影响搜索速度；采用固定的估值法，估值的不准确使其“智力”较低，而 且固定的赋值方式使其不能在对奕过程中提高棋力。解决的方法有两个：在执行常
ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｒｅａ ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｉｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅ ｔｏ ＡＩ ｎｏｔ
ｏｎｌｙ ｉｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｂｕｔ ｉｎ ｔｈｅｏｒｉｅｓ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｒｅｍａｒｋａｂｌｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｔｏ ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｓｃｉｅｎｃｅ．Ｔｈｅ
Ａｔ ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅ ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ Ｆｉｖｅ—Ｐｉｅｃｅ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｉｓ ｓｏｒｔｅｄ ｃａｒｅｆｕｌｌｙ．
Ｔｈｅ ｆａｍｉｌｉａｒ ｇａｍｅ ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ，ｆｉｘｅｄ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｇａｍｅ ｐｌａｙ Ｗｅｒｅ ａｎ丑ｌｙｚｅｄ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｃｈｉｅｖｅｄ ａ ｂｅｔｔｅｒ－ｔｈｍａ－ａｖｅｒａｇｅ ｌｅｖｅｌ，ｅｖｅｎ ｓｏｍｅ ｓｋｉｌｌｅｄ ａｍａｔｅｕｒ ｏｆｔｅｎ ｌｏｓｓ．
Ｏｎ ｔｈｅ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ ｗｏｒｋ，ｔｈｅ ｃｒｅａｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｍａｉｎｌｙ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｔｗｏ ａｓｐｅｃｔｓｅｓ：
本文实现的五子棋对奕程序，通过算法的优化和增强，达到了设计者最初的目 标，既计算机程序执黑先行时，一般情况下，黑方可以取得胜利。事实证明，在五 子棋程序设计中，使用威胁空间搜索算法，可以较圆满的解决五子棋人机对奕问题。
关键词：人工智能；博奕；五子棋；搜索算法；威胁空间搜索 分类号：ＴＰｌ８
山东师范大学硕士学位论文
或撰写过的研究成果，也不包含为获得
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明的，本栏可空）或其他教育机构的学位或证书使角过的材料。与我一同工作的同志对
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ｐａｒｔｓ，ｐｌａｙｉｎｇ ａｌｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｅｆｆｅｃｔ ａｓ ａ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｉｎ ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ ｔｈｅ Ｆｉｖｅ－Ｐｉｅｃｅ ｇａｍｅ·ｐｌａｙｉｎｇ
ｓｙｓｔｅｍ，ｉｓ ｃｌａｒｉｆｉｅｄ．
Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｉｍｉｎｇ丑ｔ ｏｖｅｒｃｏｍｉｎｇ ｔｈｅ ｗｅａｋｎｅｓｓ ａｎｄ ｓｂｏｒｔａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｖｅｒｓｉｏｎ
ｔｏ
ｄｅｓｉｇｎ ａ ｃｏｎｃｒｅｔｅ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ．
Ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｆｉｖｅ－Ｐｉｅｃｅ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔＯ ｔｈｅ
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ ｇｅｎｅｒａ［ｔｈｅｏｒｙ ｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ，ａ ｂａｓｉｃ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆｔｈｅ
第二研究了博弈树的极小极大搜索技术及在此基础上的Ａｌｐｈａ－Ｂｅｔａ剪枝过程 和剪枝优化问题。实现将候选的后继节点按位置邻近顺序排序，使剪技过程得到优 化。此外还研究了Ａｌｐｈａ－Ｂｅ％ａ剪枝的改进算法ＮｅｇａＳｃｏｕｔ算法，此算法首先采用 一小的有限Ａｌｐｈａ—Ｂｅｔａ窗口，以确定实际估计值的范围，再在这个较小的范围中搜 索实际的估计值。由于在较小的范围中搜索，效率能得以提高。
Ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｆｉｖｅ－－Ｐｉｅｃｅ ｇａｍｅ··ｐｌａｙｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ