文件说明：
一、算法代码文件夹内容：
附录A:
cal_matrix.py 是仅限1v1情形下计算“normal form”的支付矩阵中的每一个元素的值的代码，
用于一致性检验，例如<4,2,2>情形下其输出为一个6x6矩阵。
附录B:
LH.py是使用LH源代码的matlab代码的接口文件，由于LH源代码在健壮性和格式统一上有所不足，
因而编写该文件方便进行调用。
bimat.m即为LH源代码的matlab文件。
bimat_zero.m是适应零和博弈的情形的接口改动，LH.py实际直接调用的文件为此文件。
nash_recurrence.py是最初只适应于1v1的子博弈递推计算的代码。
nash_recurrence_2_2.py是在nash_recurrence.py基础上实现了双方智能体的扩展，
泛用于m v n 的情形，功能上可以完全取代nash_recurrence.py。
附录D:
强化学习代码相关文件。
包括DQN、NashQLearning两个文件中的强化学习代码以及trained_vs_DQN_main.py，shoot_env.py是训练环境代码，
2022-05-02 14:08:16
260KB
Tic Tac Toe就是我们熟悉的井字棋游戏。我们将通过这个游戏，设计出来第一个人工智能（artificial intelligence， AI）程序，它可以对玩家的落子智能地作出相应。当然井字棋游戏地AI并不复杂，只是简单地几行代码而已。
这个游戏的AI可以概括如下：
首先，判断是否有能够让计算机获胜的落子位置。如果是，在那里落子；否则，执行步骤2.
判断受否有能够让玩家失败的落子位置。如果是，在那里落子，以便堵住玩家；否则，执行步骤3.
判断是否还有角（格子1、3、7或者9）为空。如果有，在此处落子；如果没有角为空，那么执行步骤4.
判断是否中心（格子5）为空。如果有，在此处落子；
2022-05-02 09:59:25
72KB
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游戏规则：在8*8格子内双方依次落子，在纵向上只能从下往上落，也就是说有“重力”。某方有四个子成一直线则胜。本程序有2种AI 设定布局模式也可以一台机器上2人玩
。这次对AI进行了些修正
2022-05-01 21:40:20
34KB
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Visual C++ MFC 棋牌类游戏编程实例源码,亲测可用，支持老版本的 Visual Studio.
2022-04-25 15:01:11
6.36MB
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