小史是一个应届生,虽然学的是电子专业,但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书,一心想进BAT互联网公司。
上一篇文章 五子棋 - JavaScript 实现 - 两人对战 我们介绍了人与人之间下棋,还挖了个坑:讲人机交互下棋。不知不觉中,把自己打包给卖了,本文就是来补坑的。
五子棋是常见的一款小游戏,五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。这篇文章主要介绍了python版本五子棋的实现代码,大家可以做个参考,与我的傻儿子对弈一下。
五子棋是常见的一款小游戏,五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。这篇文章主要介绍了Python版本五子棋的实现代码,大家可以做个参考,与我的傻儿子对弈一下。
一个不是很好的五子棋项目,因为以前没写过五子棋,或者说对于没有人机对决的AI五子棋,感觉没什么好写的。当然,我对算法这块也不怎么强,上次有朋友留言要五子棋项目,所以试着去写了下五子棋AI算法,用的是贪心算法,还没写完整,就先发个简单的双人对局五子棋简单版.
用一句话来讲,云开发是腾讯云提供的云原生一体化开发环境和工具平台,为开发者提供高可用、自动弹性扩缩的后端云服务,包含计算、存储、托管等 Serverless 化能力,可用于云端一体化开发多种端应用(小程序、公众号、Web 应用、Flutter 客户端等),帮助开发者统一构建和管理后端服务和云资源,避免了应用开发过程中繁琐的服务器搭建及运维,开发者可以专注于业务逻辑的实现,开发门槛更低,效率更高。
最近很久不写js了,突然决定做一个五子棋的小游戏重温一下js的魅力,做完之后觉得有必要在这里做个记录,分享一下,重点记录一下实现的思路,设计过程。
五子棋是我们传统的益智游戏之一,老少皆宜,上手简单,对于锻炼逻辑思维,增强思考能力有很大帮助。那么,我们能不能使用Python来写出五子棋的程序呢,毕竟不是什么时候都有对手和你一起下棋的,编写一个五子棋程序,自己可以随时随地玩这个游戏。
2 个多月前,AlphaGo Zero 横空出世,完全从零开始,仅通过自我对弈就能天下无敌,瞬间刷爆朋友圈,各路大神分分出来解读,惊叹于其思想的简单、效果的神奇。很快就有大神放出了开源版的 AlphaGo Zero,但是只有代码,没有训练出来的模型,因为据大神推算,在普通消费级的电脑上想训练出 AlphaGo Zero 的模型需要 1700 年!然而 DeepMind 在 AlphaGo Zero 的论文里只强调运行的时候需要 4 个 TPU,而完全没有提及训练过程的最大计算需求在于生成 self-play
能对用户名进行修改,使用vcsode开发,基于win10操作系统开发的在线人机对弈平台,阐述了系统的总体架构,逻辑,并且说明了系统的总体设计的策略。说明了本软件的需求规格。人机五子棋博弈项目,本项目范围。周边项目以及其子项目。包含了用户友好的界面,用户与机器的友好展示,用户下棋,机器人工ai只能应对,以及在线胜负判断功能,并且能有好的修改用户和机器的用户名,统计胜负的场次功能,同时能统计用户以及机器已走的步数。计算机能对棋局进行分析、判断。根据棋局状态来确定机器方的下棋行为。并且计算机能根据棋局状态实时的判断对弈双方的胜负,自动控制双方交替下棋,程序有一个友好的界面呈现给玩家。目前有很多人都在研究五子棋的算法,都希望能够设计出好的程序,使玩游戏的过程能够更加顺畅一些,不要频繁出现系统死机,当然,程序的实现方法有很多种算法,比如:递归算法,二叉树等,现在我所讨论的算法是最基本的算法,但是无论我们用什么样的算法来实现都要保证使我们的游戏更加顺畅,被大多数人群所接受,并且游戏的内容很丰富。
这次我们来写个简单支持联机对战的游戏,支持局域网联机对战的五子棋小游戏。废话不多说,让我们愉快地开始吧~
今天我们带来一个带人机对战功能的五子棋程序。程序基于前面文章中的框架搭建,新增人机对战的策略。程序基于规则进行决策,不考虑禁手,玩家执黑子先行。棋盘规模采用15乘15,棋盘规模容易扩展,程序棋力中等,可以用来放松陪玩。
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秉承着会就分享,不会就折腾的技术宗旨。自己利用周末的时间将休闲小游戏-五子棋重新梳理了一下,整理成一个小的教程,分享出来给大家指点指点。
五子棋比起我之前写的几款游戏来说,难度提高了不少。如果是人与人对战,那么,电脑只需要判断是否赢了就可以。如果是人机对战,那你还得让电脑知道怎么下。
五子棋,古老而经典,是一种两人对抗的策略棋类游戏。想要体验制作游戏的乐趣吗?本文将详细指导你如何使用Python语言和Pygame库,一步步打造自己的五子棋游戏!
五子棋AI篇DEMO 效果图 原理 将棋盘中能够胜利的五子连珠方法遍历一个数组; 当AI持棋时,遍历棋盘中所有棋子的空位; 如果用户落子该位置,给用户该位置的五连珠方式进行加分:1连10分,2连20分
今天牛牛给大家分享的是c语言实现三子棋和五子棋游戏,初学者可能有些不理解的地方,记得私信提问哦,牛牛会一 一回答的。
五子棋是一种流行的棋类游戏,在制作五子棋游戏时,打印棋盘是一个必不可少的步骤。下面,我们将详细介绍如何使用Python来打印五子棋棋盘。
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。 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。 基本的规则如下: 判断是否能成5, 如果是机器方的话给予100000分,如果是人方的话给予-100000 分; 判断是否能成活4或者是双死4或者是死4活3,如果是机器方的话给予10000分,如果是人方的话给予-10000分; 判断是否已成双活3,如果是机器方的话给予5000分,如果是人方的话给予-5000 分; 判断是否成死3活3,如果是机器方的话给予1000分,如果是人方的话给予-1000 分; 判断是否能成死4,如果是机器方的话给予500分,如果是人方的话给予-500分; 判断是否能成单活3,如果是机器方的话给予200分,如果是人方的话给予-200分; 判断是否已成双活2,如果是机器方的话给予100分,如果是人方的话给予-100分; 判断是否能成死3,如果是机器方的话给予50分,如果是人方的话给予-50分; 判断是否能成双活2,如果是机器方的话给予10分,如果是人方的话给予-10分; 判断是否能成活2,如果是机器方的话给予5分,如果是人方的话给予-5分; 判断是否能成死2,如果是机器方的话给予3分,如果是人方的话给予-3分。 实际上对当前的局面按照上面的规则的顺序进行比较,如果满足某一条规则的话,就给该局面打分并保存,然后退出规则的匹配。注意这里的规则是根据一般的下棋规律的一个总结,在实际运行的时候,用户可以添加规则和对评分机制加以修正。 三、胜负判断 实际上,是根据当前最后一个落子的情况来判断胜负的。实际上需要从四个位置判断,以该子为出发点的水平,竖直和两条分别为 45度角和135度角的线,目的是看在这四个方向是否最后落子的一方构成连续五个的棋子,如果是的话,就表示该盘棋局已经分出胜负。具体见下面的图示: 四、搜索算法实现描述 注意下面的核心的算法中的变量currentBoardSituation,表示当前机器最新的盘面情况, CountList表示第一层子节点可以选择的较好的盘面的集合。核心的算法如下: void MainDealFunction() { value=-MAXINT; //对初始根节点的value赋值 CalSeveralGoodPlace(currentBoardSituation,CountList); //该函数是根据当前的盘面情况来比较得到比较好的可以考虑的几个盘面
效果 [--_055] 代码 <!DOCTYPE html> <html lang="zh_CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>五子棋</title> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.3.1.js"></script> </head> <body> <canvas id="canvas" width="400" height="400"></canvas> <script>
上篇文章,介绍了一下五子棋 AI 的入门实现,学完之后能用,就是 AI 还太年轻,只能思考一步棋。
围棋要布局下完数子,五子棋连五就结束了,耗时和用子都是围棋多的多,大众觉得围棋更复杂也不奇怪。 也有人回答数学上说,围棋就比五子棋复杂的,没说到点上去。因为穷极一个谱所需计算量是人类脑力的一万倍还是一亿倍,并没有什么区别。 游戏的难度,看的是对手水平不是游戏本身如何如何。五子棋仗着棋盘较大,最少数学上的难度和象棋一个水平还是能的,但是发展水平低象棋半个档次,原因可不在难易。 题主无非是想问,五子棋推广为什么很困难。 小众棋类很多,有的本身没什么影响但是推广的很流畅,成功攻略大众,稳步增加影响力。有的
很久以前在慕课网看过鸿洋的五子棋实现的视频,由于是教学,功能比较简单。 然后我基于此拓展了一些功能,比如音效、自定义网格数,选择图片设置背景、截图、悔棋等。 最想做的当然是联网对战啦,当时实力不济,只好暂放,现在回来看看,感觉可以做。 核心是在每次绘制时将坐标点传给服务端,然后服务端再将数据发送给两个手机,在视图上显示。 随便有一个手机即作服务端,也作客户端。其中坐标点的字符化,以及字符串解析成坐标点需要小小设计一下。 ---- 零、说明 本文着重于介绍如何基于TCP的Socket实现两个手机
设计一个交互式的应用,用户用鼠标在棋盘上单击左键表示落子,然后五子棋AI分析棋局,并在它认为最好的地方落子,双方交替,直到分出胜负或者和棋。
五子棋悔棋DEMO 效果图 分析 悔棋功能需要的操作: 判断当前持棋人; 清空棋盘; 将当前持棋人的棋子数组的最后一个棋子还原到全局坐标数组的位置; 删除当前持棋人的棋子数组的该坐标。 js this
机器博弈是人工智能领域的重要分支,它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主,已经得到解决的棋类游戏,几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题,借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而,博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类,其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大,所以我们需要添加约束,并且采用合理的算法进行优化。
AlphaGo Zero是Deepmind 最后一代AI围棋算法,因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的:给定任何游戏规则,AI从零出发只通过自我对弈的方式提高,最终可以取得超越任何对手(包括顶级人类棋手和上一代AlphaGo)的能力。换种方式说,当给定足够多的时间和计算资源,可以取得无限逼近游戏真实解的能力。这一篇,我们深入分析AlphaGo Zero的设计理念和关键组件的细节并解释组件之间的关联。下一篇中,我们将在已有的N子棋OpenAI Gym 环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGo Zero算法。
graphics模块在相关文件中已经提供,就是一个py文件,直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。
可以在官网直接下载,个人建议下载离线包,虽然大一些,但是很方便。也可以在我这直接下载
上一篇博客我们介绍了在开发一款蓝牙对战五子棋游戏中核心的蓝牙通讯框架的设计与编写,本篇博客将来完成独立的棋盘逻辑与胜负判定算法。上篇博客地址如下:
本次「云开发」公开课,将通过实战「在线对战五子棋」,一步步带领大家,在不借助后端的情况下,利用「小程序 ✖ 云开发」,独立完成一款微信小游戏的开发与上线。
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:点击跳转
先说一下棋盘的问题,因为后期我在测试的时候,不能一眼看出来棋落子的坐标,所以对棋盘进行了一点小优化。
在上一篇文章中,我们讨论了在 AI 游戏(主要是五子棋)中,应用 Minimax 算法。在本文中,我们将对该算法进行些改造。虽然它并不适用所有的游戏,但是它可能适用于一般的零和游戏,比如国际象棋,四子棋,跳棋等等...请注意,这些改进中的大部分都是针对特定的游戏。
了解过python的都知道python最高境界就是人工智能,AI技术,but但凡接触到AI那都感觉很高大上的,新手小白肯定看不懂… 别急,我给大家带来了一个伪AI技术,注释也写的很明白,保证小白都能一看就懂!!!! 唔,是的,伪AI技术,人机五子棋。(跟电脑下棋)实现一个人就可以跟电脑下棋。 具体怎么让电脑产生攻击力的… 代码的注释写的很清楚。 。。。
本基于C#+SqlServer+CS架构实现的在线五子棋对战平台,五子棋游戏程序,系统采用多层C/S软件架构,采用C#编程语言开发技术实现界面窗口版本的五子棋程序界面,实现CS架构窗口事件监听,完成五子棋双人在线对战等。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。
Java版五子棋小游戏(java控制台) 前言: 该项目 为 Java 版五子棋小游戏,为控制台小游戏,主要功能有 人机大战,左右互战,可以悔棋可以提示, 人机大战采用 五元贡献法,代码简单 实况效果好 ,相比 一般 博弈论 判断局面的方式,比正真的AI 还是有一定的差距。还有更多可扩展 可以自行摸索 源码:https://github.com/Five-great/FiveChess 核心代码: import java.awt.*; import javax.
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 强化学习,除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用,也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法,最有名的应该是蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用,并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能,蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究
享元模式(Flyweight Pattern)主要用于减少创建对象的数量,以减少内存占用和提高性能。这种类型的设计模式属于结构型模式,它提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式。 享元模式讲类的属性分为内外属性(状态),内属性(状态)可共享,通过内属性结合传入的外部属性使用不同的功能(如棋盘横纵坐标,文字的字号颜色等),当相同内属性对象存在时,重用现有对象,不存在该对象时创建该对象。
上回已经完成了棋盘、线框、棋子的绘制,以及如何计算绘制的位置信息。本次内容将分享这个游戏的实质,数据结构,以及各个对象功能,以及一些对象依赖关系处理的思想。
在前文AI人机对战的五子棋程序的基础上,我们加入了AI对战AI的功能。动态图中黑白棋子都是程序通过内置的逻辑控制落子,实现AI与AI之间的对战。这一版程序的AI逻辑在上一版本的基础上加入了些微的随机属性,当遇到多个相同的最优落子点时,通过随机的方式进行选择,这里用到了random.choice。 由于并没有对两个下棋的AI引入多少差异,所以黑白双方棋力不相上下攻守交替,并没有出现一方压倒一方的情形。后期在初版AI的基础上,对逻辑的权值进行一定规则的随机生成,扩充AI的数量,便可以产生出一些棋力更高的逻辑块。目前程序棋力中等,存在一些逻辑陷阱,没有学习能力,上文引入随机属性,也是为了使逻辑块能够自行跳出这些逻辑陷阱。
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......
川川以前梦寐以求的想找个五子棋对手,由于学习原因,实在没小伙伴陪我玩了,于是我就想着做一个AI五子棋来陪我玩吧。网上的游戏搜可以看到一大堆,我们不能说白嫖,白嫖过来总要改一改成自己想要的吧,虽然我也喜欢白嫖,但是我还是喜欢改成我自己想要的。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源 | blog.csdn.net/gaosanjin/article/details/108244164 「羊毛+福利」撸一波超便宜的云服务,完成任务DD另外送奖励! 这是实验室2018年底招新时的考核题目,使用Python编写一个能够完成基本对战的五子棋游戏。面向新手。 程序主要包括两个部分,图形创建与逻辑编写两部分。 程序的运行结果: 样式创建 老规矩,先把用到的包导入进来。 ''' @Auther : ga
在介绍稀疏数组前我们先来引入一个需求,下面是一个五子棋的棋盘(15 * 15),玩到中途时想要保存离开,希望下次打开还可以继续玩。我们怎么实现呢?
本文实例为大家分享了python实现人机五子棋的具体代码,供大家参考,具体内容如下
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