智能五子棋博弈关键技术研究
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。
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。
基于深度强化学习的智能五子棋算法研究
基于深度强化学习的智能五子棋算法研究智能算法作为人工智能研究领域的重要分支，在近年来得到了越来越广泛的关注和重视。
其中，深度强化学习作为一种能够自动学习和探索的技术，在图像识别、游戏对弈等方面的应用表现突出。
作为深度强化学习在应用中的代表，智能五子棋算法研究引发了大量研究者的兴趣。
本文将深入探讨基于深度强化学习的智能五子棋算法的研究。
一、五子棋算法的发展历程五子棋，起源于中国，是一种双人对弈的棋类游戏。
在五子棋的发展历程中，各种算法得到了不同程度的应用。
传统的五子棋算法包括贪心算法、极大极小算法、Alpha-Beta剪枝算法等。
然而，这些算法在处理棋面复杂、难以判断胜负等问题上存在很大的局限性。
二、深度强化学习在五子棋领域的应用深度强化学习采用了神经网络和强化学习的结合方式，可以自动地进行学习和探索，从而使得算法在处理复杂问题时的表现得到了很大的提升。
基于深度强化学习的智能五子棋算法在应用中展现出了非常好的性能，它不仅可以快速地辨别胜负，还可以通过学习来提高棋力。
当前主要的深度强化学习算法包括Deep Q Network (DQN)、Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)、Policy Gradient等。
三、DQN算法在五子棋领域的应用DQN算法是深度强化学习领域的代表性算法之一。
在五子棋领域，DQN算法的表现非常优秀。
DQN算法通过神经网络的方式实现价值函数的学习，在棋面复杂的情况下依然能够保持很好的表现。
同时，DQN算法还可以自我学习和完善，能够不断提高算法的棋力。
四、A3C算法在五子棋领域的应用A3C算法是一种基于策略梯度的深度强化学习算法。
在五子棋领域，A3C算法可以通过多个并行的神经网络进行训练，能够更加高效地实现算法的自我学习和完善。
同时，A3C算法还可以实现不同程度的特化，使得其在处理不同难度的任务时表现得更加出色。
五、Policy Gradient算法在五子棋领域的应用Policy Gradient算法是一种基于策略梯度的深度强化学习算法。
五子棋之人机对弈智能报告
五子棋之人机对弈智能报告
五子棋是一种棋类游戏，古老而又受欢迎，被誉为“智力运动”。
目前，研究人员正在探索五子棋的人机对弈，并分析人机对弈的新技术和新
思想。
近年来，人工智能技术的发展，人工智能程序（AI）在五子棋比赛
中也占据了非常重要的地位，甚至比职业棋手更具优势。
本文将详细介绍
五子棋之人机对弈智能研究，展示人机对弈的新技术与新思想，并分析其
在策略技巧、数学模型分析和智能等技术应用方面的优势。
一、人机对弈的新技术与新思想
在五子棋中，新的技术与思想都为人机对弈带来了新的机遇和挑战。
首先，由于五子棋中的棋子数量有限，不需要考虑博弈树等极其复杂的计
算方法，因此可以采用较为简单的算法，避免过多的运算量。
其次，为了更好地模拟五子棋的复杂性，人机对弈研究者引入了多种
技术来改善AI的能力，如机器学习、数学评估模型和深度学习等。
例如，通过机器学习，人工智能程序可以从以往的游戏历史中学习更加有效的策略，以更快地获取结果。
此外，通过数学评估模型，AI可以根据实时的
棋面评估出每一步的最佳走法，并自动选择最优解，从而使游戏更加有趣。
博弈五子棋实验报告
博弈五子棋实验报告实验内容:启发式搜索算法。
熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并求解博弈问题，理解求解流程和搜索顺序。
五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。
这里设计和实现了一个人-机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。
介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。
实验条件：实验平台：Windows 7，JDK6，eclipse 3.6算法思想：一、相关的数据结构关于盘面情况的表示，以链表形式表示当前盘面的情况，目的是可以允许用户进行悔棋、回退等操作。
CList StepList;其中Step结构的表示为：struct Step{int m; //m,n表示两个坐标值int n;char side; //side表示下子方};以数组形式保存当前盘面的情况，目的是为了在显示当前盘面情况时使用：char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];其中FIVE_MAX_LINE表示盘面最大的行数。
同时由于需要在递归搜索的过程中考虑时间和空间有效性，只找出就当前情况来说相对比较好的几个盘面，而不是对所有的可下子的位置都进行搜索，这里用变量CountList来表示当前搜索中可以选择的所有新的盘面情况对象的集合：CList CountList;其中类CBoardSituiton为:class CBoardSituation{CList StepList; //每一步的列表char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];struct Step machineStep; //机器所下的那一步double value; //该种盘面状态所得到的分数}二、评分规则对于下子的重要性评分，需要从六个位置来考虑当前棋局的情况，分别为：-,¦,/,\,//,\\实际上需要考虑在这六个位置上某一方所形成的子的布局的情况，对于在还没有子的地方落子以后的当前局面的评分，主要是为了说明在这个地方下子的重要性程度，设定了一个简单的规则来表示当前棋面对机器方的分数。
《2024年五子棋人工智能算法设计与实现》范文
《五子棋人工智能算法设计与实现》篇一一、引言五子棋是一款源于古代的智力游戏，它不仅要求玩家在逻辑和策略上有着敏锐的洞察力，而且要求对棋局有深入的理解。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，五子棋的人工智能算法设计与实现成为了研究的热点。
本文将详细介绍五子棋人工智能算法的设计与实现过程。
二、五子棋游戏规则概述五子棋的规则相对简单，但策略性极强。
游戏的目标是在一个15×15的棋盘上，通过连接五个或更多相同颜色的棋子来获得胜利。
玩家轮流下棋，每一轮可以选择行或列中的空白位置进行下棋。
当某一玩家下出的棋子与已存在的棋子连接成五子连线时，该玩家获胜。
三、人工智能算法设计五子棋的人工智能算法设计主要包括状态表示、策略搜索和价值评估三个部分。
（一）状态表示状态表示是人工智能算法的基础。
在五子棋中，我们通过一个二维数组来表示当前的游戏状态，包括棋盘上的棋子布局、玩家状态等信息。
同时，我们还需要定义一些规则来约束棋盘上的操作，如禁止双三、禁止四三等。
（二）策略搜索策略搜索是人工智能算法的核心部分。
我们采用深度优先搜索和广度优先搜索相结合的策略进行搜索。
具体来说，我们首先使用广度优先搜索来寻找可能的下一步棋，然后使用深度优先搜索来评估每一步棋的价值。
在搜索过程中，我们还需要考虑一些剪枝策略来减少搜索空间，提高搜索效率。
（三）价值评估价值评估是衡量每一步棋对胜负影响的重要手段。
我们通过分析每一步棋对后续棋局的影响、对对手的威胁程度等因素来评估其价值。
同时，我们还需要考虑一些特殊情况，如禁手、活三等，以更准确地评估每一步棋的价值。
四、算法实现在实现五子棋人工智能算法时，我们采用了Python编程语言和深度学习框架TensorFlow。
具体实现步骤如下：（一）定义数据结构首先，我们需要定义一个类来表示五子棋的游戏状态和操作。
这个类包括一个二维数组来表示棋盘、一个列表来表示当前玩家的下一步操作等。
同时，我们还需要定义一些函数来处理输入和输出等操作。
《2024年五子棋人工智能算法设计与实现》范文
《五子棋人工智能算法设计与实现》篇一一、引言五子棋是一款源自中国古代的经典策略游戏，近年来，随着人工智能技术的发展，其对战成为了众多算法挑战的对象。
本篇文章旨在阐述一个关于五子棋的人工智能算法的设计与实现过程。
我们将从算法设计思路、实现方法、性能评估等方面进行详细介绍。
二、算法设计思路五子棋算法的设计主要围绕棋局评估、策略选择和落子决策三个核心环节。
1. 棋局评估棋局评估是对棋局的整体评价。
我们需要通过一系列规则和算法来评估当前棋局对玩家的优势和劣势。
棋局评估需要综合考虑到各种可能的变化和风险，以及对手可能的反击和策略。
2. 策略选择策略选择是根据棋局评估结果，选择最优的行动方案。
这需要具备强大的学习和推理能力，能够根据历史数据和当前局面，预测未来可能的走势。
3. 落子决策落子决策是在策略选择的基础上，选择最佳的落子位置。
需要结合自身的知识和对对手的了解，以及棋局的复杂性，选择最佳的落子位置。
这需要综合考虑当前棋盘的状态、自身的局势、对手的动向等多个因素。
三、算法实现在五子棋算法的实现过程中，我们主要采用了深度学习、机器学习等技术。
1. 深度学习在棋局评估中的应用深度学习模型能够从大量数据中学习到五子棋的规则和策略。
通过构建深度神经网络，我们可以对当前棋局进行全面而准确的评估。
2. 机器学习在策略选择和落子决策中的应用机器学习模型能够根据历史数据和当前局面，预测未来可能的走势。
通过构建强化学习模型，我们可以让在不断试错中学习和改进自身的策略和决策。
四、性能评估为了验证五子棋算法的性能，我们进行了大量的测试和评估。
我们分别在不同的规则、不同的对手强度下进行了测试，包括与人类高手进行对战。
通过这些测试，我们发现我们的算法在大多数情况下都能取得较好的成绩，尤其在处理复杂局面时表现出了较高的能力和效率。
然而，我们的仍然存在一些不足之处，比如在面对复杂的对手时可能会陷入僵局或者做出不合理的决策。
为了解决这些问题，我们将继续改进算法和模型，进一步提高的性能和鲁棒性。
五子棋游戏人机对奕中AI算法研究论文
摘要本系统将利用五子棋游戏作为研究对象，通过设计出一个能够实现两种不同对战模式的五子棋游戏。
并对所涉与到的相关技术进展初步的探讨，将重点放在人机对奕中AI算法研究方面。
游戏中提供两种选择模式：人机对战和人人对战。
在人机对战中玩家通过选择不同的AI等级和电脑一决高低。
在人人对战中双方可以进展下棋，并通过禁手算法实现禁手规如此关键词五子棋、博奕AI算法、iosI / 53Abstract[Click here and input abstract in English]This system will use Renju as research objects, passing to design a Renju game that can provide two kinds of dissimilarities to the play mode. to involve to of the related technique carry on the study of the first step, play more attention in the AI calculate way research aspect.It provide two kinds of choice modes in the game:Person's machine to the war and the everyone to war.The player passes to choose the different AI grade and puter in person's machine the rightness the war a definitely superiority.Both parties can carry on play chess in the everyone the rightness the war。
基于一种新算法的人工智能五子棋
本科毕业设计(论文) GRADUATION DESIGN (THESIS)题目基于一种新算法的人工智能五子棋学生姓名万文韬指导教师余腊生学院信息科学与工程学院专业班级物联网工程1103班本科生院制2015年6月基于一种新算法的人工智能五子棋摘要五子棋是一种简单的黑白棋，历史悠久，起源于中国，后传入日本，在日本被称为“连珠”，五子棋在日本获得了长足的发展，规则进一步得到完善，而后，传遍世界，在欧美国家也有很多爱好者，他们称五子棋为“Gobang”或者FIR（five in a row）。
人工智能五子棋属于人工智能中人机博弈的一种，人工智能应用广泛，比如自然语言处理能帮忙建造自动翻译机器，生物模式识别能帮助实现更先进的加密方法，应用于各种需要加密的场所，语音识别技术能帮忙实现快速将语音输入准确转换为文字输入，总之，人工智能是促进未来人类科技和生活重大改变的一门学科。
本篇论文主要是有关智能五子棋的算法及其实现。
在介绍完相关背景后，主要详细介绍了智能五子棋的四种算法：神经网络强化学习算法，博弈树算法，极大极小值搜索算法和α-β剪枝算法，真正的系统实现采用的是剪枝算法，并且在此基础上提出了自己的优化策略，实现了创新。
关键词：人工智能五子棋算法博弈An artificial intelligence gobang system based on a newarithmeticAbstractGobang is a simple kind of reversi ,it has a long history , it derives its origin from China, then it was introduced to Japan, in Japan, they call it “LianZhu”. The Gobang has got much development in Japan, its rule became complicated and then it was introduced all around the world,it also has many fans in Europe and America, who call it “Gobang” or “FIR”(five in a row).The artificial intelligence gobang is one kind of Man-Machine game which is also the one domain of artificial intelligence. Artificial intelligence has widespread applications, for example: natural language processing can help building the automatic translator, biological pattern recognition can help realizing more advanced cryptosystem, and speech recognition technology can help realizing change phonetic input to accurate wordy input quickly. In short, artificial intelligence is one science which may make great difference in human’s life and the progress of technology.This paper is to discuss the arithmetic and realization of artificial intelligence Gobang. After introducing the relevant background, it describes four different arithmetic of artificialintelligence gobang in detail: neural network reinforcement learning algorithm, game tree algorithm, minimax value search algorithm and alpha-beta pruning algorithm. The pruning algorithm has been chosen to realize the real system, and I added my own optimizing strategy on it realizing the innovation.Keyword: Artificial intelligence Gobang Algorithm Game目录第1章绪论 (1)1.1 智能五子棋研究背景与意义 (1)1.2.1 五子棋的发展现状 (2)1.2.2 人工智能的研究现状 (3)1.2.3 人机对弈的研究现状 (4)1.2.4 领域内学术会议与期刊 (5)1.3 本课题研究内容 (6)1.4 本论文组织结构 (7)第2章需求分析和系统设计 (9)2.1 需求概述 (9)2.1.1 任务 (9)2.1.2 目标用户及特点 (10)2.2 需求规范 (10)2.2.1 对功能的要求 (10)2.2.2 对性能的要求 (10)2.2.3对代码质量的要求 (11)2.3 运行环境 (13)2.4 结构设计 (13)2.4.1 系统结构设计 (13)2.4.2数据结构设计 (14)第3章神经网络强化学习算法 (15)3.1 算法概述 (15)3.2 算法具体过程 (16)3.3 实现和性能 (21)3.4 本章小结 (22)第4章博弈树算法及其优化 (23)4.1 算法概述 (23)4.2 博弈树算法具体过程 (24)4.3 优化 (28)4.3.1 极大极小值搜索算法 (28)4.3.2 α-β剪枝算法 (30)4.4 本章小结 (32)第5章系统构建过程细节论述 (33)5.1 游戏界面 (33)5.2 游戏步骤 (33)5.3 判断棋型 (34)5.4 落子估值方式 (38)5.5 棋局估值函数 (41)5.6 α-β剪枝算法的伪代码: (42)5.7 其它优化思考 (42)第6章结论 (43)6.1 总结 (43)6.2 展望 (44)结束语 (45)参考文献 (47)第1章绪论人工智能五子棋具有人机对弈的特征，属于人工智能的范畴，可以运用各种人工智能领域的方法来处理该问题，同时由于五子棋游戏规则简单，通俗易懂，流行度高，所以人工智能五子棋研究的门槛不高，软件系统规模不大，对硬件的要求不高，单台PC 机可以完成一般的测试，然其又不失重要性和典型性，以上种种都使之成为研究人工智能的很好入门选择。
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摘要： 基于对五子棋棋局状态表示、 棋局估值函数的设计、 索算法 中搜 索深度 的选择、 台时间的 搜 后 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 ， Ｗｉ Ｏ ＳＸ 在 ｎ Ｗ Ｐ上 用 ｄ Ｖｓａ Ｃ＋十 ．开发 了智 能五 子棋博 弈 原 型 系统 ： ｉ ｌ ｕ ６０ 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 ， Ｏ一 用 ｔ 口剪枝搜 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 ．
Ｖ０． ５ Ｎ ． １２ ｏ ６
Ｄｅ ． ２ １ ｃ ０Ｏ
文章编号 ：０４— ４ ８ ２ １ ） ６— ０ ６— ５ １０ １７ （ ０ ０ ０ ０ ７ ０
智能五子棋博 弈关键技术研究
蔡增 玉 ， 方娜 ， 甘勇 ， 贺蕾
（ 郑州轻 工 业学院 计算机 与通 信工程 学院 ，河 南 郑州 ４０ ０ ） ５０ ２
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第２ ５卷 第 ６期 ２１ ０ ０年 １ ２月
郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
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实现和 分析 结果表 明 ， 系统与原 来 的五子 棋程序相 比 ， 少 了对 一些 不 能取得 胜 利 的空 间的搜 索 ， 该 减
提 高 了对弈速 度 ． 关 键词 ： 能子 棋 ； 弈 ； 智 博 估值
中图分 类号 ：Ｐ ￥ Ｔ Ｉ 文献标 志码 ： Ａ
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