alpha-beta

AI五子棋第一篇-利用最简单的C语言实现

（后期会为大家介绍Alpha-Beta剪枝算法实现人工智能AI）2.主要部分：（1）菜单（2）打印棋盘（3）玩家下子（4）电脑下子（5）判断输赢二.实现代码及分析（1）菜单的制作运用do…while循环调用菜单
Ja_King_ZH·2022-12-12 16:18

Alpha-Beta 剪枝

极大极小算法是一种空间搜索零和博弈算法！使得对手利益最小化我方利益最大化！在局面确定的双人对弈里，常进行对抗搜索，构建一棵每个节点都为一个确定状态的搜索树。奇数层为己方先手，偶数层为对方先手。搜索树上每个叶子节点都会被赋予一个估值，估值越大代表我方赢面越大。我方追求更大的赢面，而对方会设法降低我方的赢面，体现在搜索树上就是，奇数层节点（我方节点）总是会选择赢面最大的子节点状态，而偶数层（对方节点）
南京比高IT·2022-12-10 15:17

minimax算法和Alpha-Beta pruning实现英式跳棋

这alpha-Beta剪枝也太绕了看了TechWithTim的教程……真的好厉害噢这个跳棋和中国的三角式还不太一样，棋盘是8*8的大概就是两边各执一方，然后正常跳，跳过去的时候会把对手棋子吃掉，跳到对面最后一列就会变成
爱格白·2022-12-09 14:36

QT五子棋项目详解之七：Alpha-Beta剪枝算法前使用算杀

Alpha-Beta剪枝算法的缺陷是比较明显。1、最多只能搜索有限层，目前优化之后我可以搜索到8层。即电脑4步，人4步后的情况。但是还是不够的。看不到有限步数之后的棋。
追梦少年_66·2022-12-06 12:58

python alpha beta 剪枝_alpha-beta 剪枝算法

$\alpha-\beta$剪枝算法Theminimaxalgorithmisawayoffindinganoptimalmoveinatwoplayergame.Alpha-betapruningisawayoffindingtheoptimalminimaxsolutionwhileavoidingsearchingsubtreesofmoveswhichwon'tbeselected.Int
weixin_39832829·2022-12-06 12:28

alpha-beta剪枝算法

实验报告alpha-beta剪枝算法姓名：张楚明学号：18342125日期：2021.01.15摘要本实验将搜索深度为4的Alpha-Beta剪枝算法应用于中国象棋中黑方走棋，实现了中国象棋的人机博弈。
Zcmmma·2022-12-06 12:25

python博弈树_博弈树alpha-beta剪枝搜索的五子棋AI

对于博弈类人工智能，其中一个方法就是：博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索。是不是觉得这个名字很牛逼，但经过我的详细解读，你马上就会发现，原来不过如此。
胡辰·2022-12-06 12:25

基于Python实现的五子棋游戏设计（alpha-beta剪枝技术）

目录第1章问题描述3第2章问题分析3第3章算法设计43.1算法概述43.2极大极小树43.3α-β剪枝算法53.3总体设计63.3.1系统流程图73.3.2基本设计73.4预处理8第4章算法实现114.1估价函数114.2alpha-beta剪枝算法154.2.1算法流程图154.2.2代码实现16第5章成果展示与性能分析185.1成果展示185.2性能分析23第6章结论与心得体会236.1结论2
biyezuopin·2022-12-06 12:14

GitHub开源的AI下五子棋（基于博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索）

最近看到个两年前的AI案例，使用博弈树搜索算法实现AI下五子棋，什么是博弈树搜索呢？博弈就是相互采取最优策略斗争的意思。比如说下五子棋，你下一步，我下一步，这就是相互博弈。假设棋盘的大小是10*10,那就是100个点可以下，那么第一步可选择的可能就是100，假设是下在了A点，那么第二步就有除了A点的剩下的99个点的可能。假设下在了B点，那么第二步就有除了B点的剩下的99个点的可能，假设下在了C点.
白杨qq_44597856·2022-12-04 22:15

最大最小搜索，alpha beta 剪枝

《对弈程序基本技术》专题最小-最大搜索：http://www.xqbase.com/computer/search_minimax.htm《对弈程序基本技术》专题Alpha-Beta搜索：http://
weixin_30951389·2022-11-28 17:07

【博弈论】极小极大搜索（Minimax Algorithm）与α-β剪枝（Alpha-Beta Pruning）

文章目录一、极大极小搜索（MinimaxAlgorithm）二、α-β剪枝（Alpha-BetaPruning）三、解题技巧一、极大极小搜索（MinimaxAlgorithm）在零和博弈（有完整信息的，确定的、轮流行动的，两个参与者收益之和为0的博弈）中，双方都希望自己获胜，因此每一步都选择对自己最有利，对对方最不利的做法。假设我们是参与博弈的一方。我们用静态估计函数f(p)f(p)f(p)来估计
seh_sjlj·2022-11-28 17:32

暑假实训一：基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI实现

基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI实现1、实训目标通过设计和开发移动应用产品，学习和掌握以下方法和技术项目分析及解决思路产品原型设计产品界面设计Java高级编程极小极大值算法学习及应用
梦独吟·2022-11-28 10:59

基于 alpha-beta 剪枝搜索算法的 五子棋游戏_基于栅格地图的在线图形剪枝寻路算法...

OnlineGraphPruningforPathfindingonGridMaps基于栅格地图的在线图形剪枝寻路算法摘要：统一代价栅格地图下的路径寻优是移动机器人和电子游戏等领域下的一个常见问题。最新的层次寻路算法速度快，内存开销小，但通常返回次优路径。本文提出了一种具体到栅格、快速且不需要太高内存开销的新的搜索算法。我们的算法可以描述为一个大步运算符，它选择性地计算栅格地图中的某些节点，我们称
路彬彬·2022-11-28 10:58

alpha-beta剪枝算法_组合游戏系列5: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战

来源|MyEncyclopedia上一篇我们从原理层面解析了AlphaGoZero如何改进MCTS算法，通过不断自我对弈，最终实现从零棋力开始训练直至能够打败任何高手。在本篇中，我们在已有的N子棋OpenAIGym环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGoZero算法。本篇所有代码在github.com/MyEncyclopedia/ConnectNGym中，其中部分参考了SongXia
weixin_39588445·2022-11-28 10:28

Java 五子棋Alpha-Beta剪枝的人工智障实现（一）

五子棋界面实现完整代码已上传到github上地址https://github.com/chenxin12138/repository有需要的可以自取。界面简介一、我们得实现一个15X15的界面先使用顶级容器JFrame,然后经过重写重绘函数publicvoidpaint(Graphicsg)实现，主要在GameMap类中实现二、我们需要在棋盘上下黑白子，并进行记录那么就需要给整个棋盘添加响应函数并
尘心(●—●)·2022-11-28 10:58

Alpha-Beta 剪枝

Minimax算法定义Minimax$算法又叫极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。1在局面确定的双人对弈里，常进行对抗搜索，构建一棵每个节点都为一个确定状态的搜索树。奇数层为己方先手，偶数层为对方先手。搜索树上每个叶子节点都会被赋予一个估值，估值越大代表我方赢面越大。我方追求更大的赢面，而对方会设法降低我方的赢面，体现在搜索树上就是，奇数层节点（我方节点）总是会选择赢面最大
张峻熙666·2022-11-28 10:57

Python实现基于alpha-beta剪枝技术的五子棋

目录第1章问题描述3第2章问题分析3第3章算法设计43.1算法概述43.2极大极小树43.3α-β剪枝算法53.3总体设计63.3.1系统流程图73.3.2基本设计73.4预处理8第4章算法实现114.1估价函数114.2alpha-beta剪枝算法154.2.1算法流程图154.2.2代码实现16第5章成果展示与性能分析185.1成果展示185.2性能分析23第6章结论与心得体会236.1结论2
biyezuopinvip·2022-11-28 10:25

人工智能实验——对抗搜索游戏（吃豆人）

人工智能实验——对抗搜索游戏（吃豆人）实验内容主要包括了三个方面，改进Reflex智能体、设计Minimax智能体、设计Alpha-Beta智能体。以下为我的实验步骤与过程。
Asionm·2022-11-23 15:21

alpha-beta剪枝

井字棋井字棋（tic-tac-toe）经过旋转，翻转操作进行去重后，有91个局面X赢有44个局面O赢有3个局面平局#!/usr/bin/envpython#_*_coding:utf-8_*_fromcopyimportdeepcopyHEIGHT=3WIDTH=3X_CHESS=1O_CHESS=-1EMPTY_CHESS=0board=[[EMPTY_CHESSfor_inrange(WIDT
Nightmare004·2022-08-29 19:37

c语言博弈算法,C ++中博弈论中的Minimax算法（Alpha-Beta修剪）

描述Aplha-Beta修剪是minimax算法中使用的一种优化技术。该算法的思想是切断游戏树的分支，由于已经存在更好的动作，因此无需进行评估。该算法引入了两个新领域-Alpha-这是最大化玩家可以在当前级别或更高级别保证的最佳值(最大值)Beta-这是最小化播放器可以保证的当前值或更高水平的最佳值(最小值)。示例如果游戏树是-arr[]={13,8,24,-5,23,15,-14,-20}如果最
通远·2022-08-22 23:57

【c语言五子棋】简单ai算法（理论）

学习参考五子棋对弈的相关算法：博弈树极大极小值搜索α─β剪枝（Alpha-Beta剪枝）渴望搜索算法估价函数（估值函数）静态估值函数（不做介绍，详细可看参考文献）威胁空间搜索（不做介绍，详细可看参考文献
dancehole·2022-06-30 08:46

剪枝计算机,Alpha-beta剪枝

Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。
weixin_39879674·2022-04-17 07:29

python alpha beta 剪枝_Minimax 和 Alpha-beta 剪枝算法简介，以及以此实现的井字棋游戏（Tic-tac-toe）...

在写这个2048的过程中，我考虑是否可以在其中加入一个AI算法来自动进行游戏，于是我找到了这篇文章：2048-AI程序算法分析，文中介绍了minimax算法和alpha-beta剪枝算法。
weixin_39722070·2022-04-17 07:28

Alpha-Beta剪枝算法原理

1.前言前文：极小化极大（Minimax）算法原理极小化极大算法在完全信息零和博弈中，基于己方努力使得在N步后优势最大化（即评估函数输出值最大化）和对方努力使得N步后己方优势最小化这两个出发点，构建决策树。在决策树上通过这两个出发点的内在逻辑进行搜索，最后给出行动策略。显然，极小化极大算法需要展开整个决策树，对于局面复杂的问题，其搜索空间将会非常大。同时，我们可以清晰地看到有部分节点是否被搜索不会
DeepGeGe·2022-04-17 07:49

alpha-beta剪枝算法原理（附代码）

alpha-beta剪枝算法原理背景Max-Min算法alpha-beta剪枝代码背景  由于笔者最近要写人工智能课的大作业，所以这两天在学习博弈论相关的知识，但网上对alpha-beta剪枝的原理讲的都不是很清晰
_末年·2022-04-17 07:06

Markdown教程

标题#一级标题##二级标题###三级标题####四级标题#####五级标题######六级标题列表无序列表-Alpha-Beta有序列表1.Alpha2.Beta链接[Google](http://www.google.com
Wcy100·2021-05-06 09:56

对抗搜索（Adversarial Games）——Min-max搜索 & Aleph-beta剪枝搜索

二、最小最大搜索（MinmaxSearch）计算过程minmax算法的性质和评价三，Alpha-Beta剪枝搜索（PruningSearch）计算过程剪枝搜索的性质一、对抗搜索是什么？
Arwin & Luisa·2021-01-03 01:33

alpha-beta剪枝算法_组合游戏系列5: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战

来源|MyEncyclopedia上一篇我们从原理层面解析了AlphaGoZero如何改进MCTS算法，通过不断自我对弈，最终实现从零棋力开始训练直至能够打败任何高手。在本篇中，我们在已有的N子棋OpenAIGym环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGoZero算法。本篇所有代码在github.com/MyEncyclopedia/ConnectNGym中，其中部分参考了SongXia
weixin_39795268·2020-11-27 01:48

【LeetCode 913】cat-and-mouse | BFS+记忆化 | 极大极小搜索+AB剪枝 | H

LeetCode913.CatandMouse核心：BFS+记忆化（标程）/极大极小搜索+alpha-beta剪枝（近似解）URL：【LeetCode913】cat-and-mouseDifficulty
_Kevin00·2020-09-15 20:37

比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了！8小时解决一切棋类！

MCTS（蒙特卡洛树搜索）能比得上alpha-beta搜索吗？许多研究者都曾对此表示怀疑。但今天AlphaZero来了（https://arxiv.o
人工智能学家·2020-09-13 15:13

Alpha-beta剪枝算法实例分析

Alpha-beta剪枝是对Minimax的补充和改进。采用Alpha-beta剪枝后，我们可不必构造和搜索最大深度D内的所有节点，在构造过程中，如果发现当前格局再往下不能找到更好的解，
man_of_sillyy·2020-09-12 14:05

人工智能——基于alpha-beta剪枝算法的井字棋游戏

游戏开发介绍：使用窗口设计界面布局，画出三行三列的表格样子的棋盘，画出圆形棋子，并找出所有的落棋位置，添加鼠标点击事件，设置一系列初始值（比如鼠标是否点击，棋子颜色交替改变，结束标志等）。定义timi()函数判断胜负，bestScore（）函数选择最优下棋方案，AI（）函数设置电脑下棋的步骤。井字棋的完整走法：首先画出两层博弈树的所有节点，然后计算出所有叶节点，也就是最下层节点的评估值，即评价函数
花起尘中醉·2020-09-12 13:55

基于alpha-beta剪枝的井字棋博弈

本程序使用alpha-beta算法解决井字棋人机对弈的问题，运行环境要求是jdk1.8。初始化时，玩家需要选择棋子种类，输入1代表选择X，输入2代表选择O，输入其他的属于错误输入，默认选O。
LawrenceLan0416·2020-09-12 12:12

使用Java实现alpha-beta剪枝算法（井字棋小游戏）

1、初始化游戏界面：/***初始化游戏界面：*/publicvoidStartGream(){for(inti=1;i=1&&a=bestScore){//在同一层的节点里面需要不断试探性递归，用回溯法找到最合适的下棋点使自己胜算最大bestScore=score;best=(i-1)*3+j;}chess[i][j]='-';}}}introw,col;if(best%3==0)row=best
阿斯顿杀得好·2020-09-12 12:05

极小极大值方法以及alpha-Beta剪枝

极小值极大值的适用条件：零和，完全信息假设有两个人在对弈，分别为Max和Min所谓的极大极小，即Max要极大化自己的分数，而Min则要极小化Max的分数（注意棋局的分数是相对于Max而言）如下是极大极小的自下而上的推导过程蓝色线Min选择的分支，红色线为蓝色线选择的分支。上图得到的最终结果为Max应在0层选择右分支，得到的最低结果为-7但是该方法存在一些无须访问的节点，因此引入剪枝，如下图
abc8350712·2020-09-11 21:30

POJ -1568 Alpha-Beta剪枝&极大极小搜索

极大极小搜索策略一般都是使用在一些博弈类的游戏之中：理论上可以穷举所有的走法,这就需要生成整棵博弈树。这样就会使得时间复杂度非常的大。怎么解决这个问题呢？因此搜索时可以限定博弈树的深度,相当于只往前看n步，来减少时间复杂度。这样策略本质上使用的是深度搜索策略，在搜索过程中，对本方有利的搜索点上应该取极大值，而对本方不利的搜索点上应该取极小值，实现上就可以通过极大搜索函数和极小搜索函数，在对己方有利
samscream·2020-08-25 04:22

QT五子棋详解之九：置换表，zobrist哈希，生成32位和64位随机数

我们很容易明白，在alpha-beta剪枝算法中，会遇到重复的棋局。如下面的两个图的走法是一样的，不必要将两个局面的得分都计算一次。因此需要将棋盘的信息保存起来以备后续使用，这就是置换表。
追梦少年_66·2020-08-15 09:49

基于极大极小算法和alpha-beta剪枝实现AI井字棋

关于极大极小算法和alpha-beta剪枝可以参考文章的参考资料，这里仅对其进行代码实现。其实这个算法单纯的理解并不容易，下面用代码进行实现。
yqtaowhu·2020-08-15 08:02

棋类游戏的智能模块设计――浅谈人工智能

关键字：搜索，估值，剪枝，Alpha-Beta，零和博弈引言随着计算机处理速度的飞速提高，人们很早就提出了疑问：计算机是否会超越人类？世界国际象棋大师已被计算机打败，计算机已经超过了人类？
NowCan·2020-08-14 06:01

中国象棋软件-引擎实现（五）历史启发及着法排序

既然Alpha-Beta搜索算法是在“最大-最小”的基础上引入“树的裁剪”的思想以期提高效率，那么它的效率就取决于树的结构——如果搜索了没多久就发现可以“裁剪”了，那么需要分析的工作量将大大减少，效率自然也就大大提高
laoxing643·2020-08-12 11:23

中国象棋软件-引擎实现（四）搜索算法

对于棋类软件的搜索算法经前人的努力已形成了较为成熟的Alpha-Beta搜索算法以及其它一些辅助增强算法。所以小生在自己的程序中直接借鉴了Alpha-Beta搜索算法并辅以了历史启发。
laoxing643·2020-08-12 11:23

象棋人机对战中所用的极大极小值-alpha-beta剪枝算法介绍

前言之前毕设做了一个象棋游戏，做个记录。极大极小值搜索算法什么是极大极小搜索算法？所有双向搜索算法的最基本的思想都是“极大-极小”(MAX-MIN)原理。它可以追溯到中世纪，但最早是由冯-诺依曼(JohnvonNuoma，1903-1957，美籍匈牙利数学家)在60年前完整描述的[6]：假设有对局面评分的方法，来预测棋手甲(极大者MAX)会赢，或者对手(极小者MIN)会赢，或者是和棋。评分用数字表
雪山上的小草·2020-08-11 06:11

alpha-beta filter αβ滤波器

很多年前，就开始使用alpha-beta滤波了，但是一直都没有对该滤波算法进行总结，网上相关的资料也不是太丰富。
zhoupian·2020-08-04 22:38

alpha-beta搜索算法

alpha-beta搜索（min-max搜索）：简称mfs，用来解决双方最优决策博弈问题。
acw10104·2020-08-04 13:50

最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解

最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解参考文章http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/alphabeta.htmlhttps://www.cnblogs.com
Bug_Programmer·2020-08-04 06:04

实现AI下井字棋的alpha-beta剪枝算法（python实现）

代码参考自中国大学mooc上人工智能与信息社会陈斌老师的算法，我在原来的基础上增加了玩家输入的异常捕获AlphaBeta剪枝算法是对Minimax方法的优化，能够极大提高搜索树的效率，如果对这个算法感兴趣的可以去参考相关资料。当正确理解AlphaBeta剪枝算法后，还可以将它应用在象棋、围棋等一些高级游戏的算法搜索上，使得电脑寻找最优胜率的速度加快python代码实现#coding:utf-8''
不基调·2020-08-04 06:46

计算机博弈大赛参赛程序算法总结

15年我在上一年的算法基础上加入了Alpha-Beta剪枝，并尝试了一些其他的优化策略，如迭代加深。
T_1·2020-08-01 00:31

一个JavaScript写的黑白棋AI

作者是shaofeicheng，他的网站：http://shaofei.name第二，目前这个代码只是使用了alpha-beta剪枝，棋力还弱，有很大的优化空间。
iteye_11848·2020-07-29 10:09

极小化极大算法及Alpha-beta剪枝

初学者的个人笔记，不足之处还请指正，谢谢极小化极大算法（minimax）L'algorithmminimax极小化极大算法是一个深度优先的搜索算法，树形结构递归，一般在棋类等两方较量的游戏和程序中运用较多，如tic-tac-toe它需要满足零总和博弈，比如在一场棋类比赛中，我方得分，对方失分，总分值永远为0或者某一常数因此，我们为了获胜，即需要最大化我方利益（Max），最小化对方利益（Min）伪代
Lingshu_M·2020-07-15 18:36

量化策略干货合集

选股策略：1，抄底沪深300超跌股2，N日成交额最小策略3，alpha-beta选股策略（测试版哦~）经典指标：1，布林通道2，带开口收口的布林通道3，统计套利之经典指标（一）：指数移动平均4，经典指标
千寻的朋友·2020-07-15 07:05
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