人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。让人工智能闻名天下。本课程则是使用JavaScript语言为五子棋编写人工智能，从无到有，一点一滴的感受人工智能的魅力。

这个是我们课程设计的时候自己亲手设计的, 主要包括： ①数据结构的设计；五子棋棋盘的绘制。②人机下棋时，计算机下棋算法的设计。③人机下棋时,判断任一方获胜的算法的设计。

本文实例讲述了Android开发实现的简单五子棋游戏。分享给大家供大家参考，具体如下： 我刚刚在Android上写的一个五子棋的小程序，在这里跟大家分享一下。 写完以后感觉Android的SDK，虽然也是使用Java的，但是跟Java ME还是有很大不一样。 首先就是Android的SDK没有实现所有的Java ME标准，原来运行在KJava上的应用程序是不能在Android上直接跑的。 另外就是Android的SDK有大量的API是Android自己的，需要开发人员去了解。 Android的开发框架也跟别的不一样，需要学习一下。 这个五子棋游戏是我参照Android 的Snake这个Demo

操作系统：win10家庭版 JDK版本：jdk-11.0.1 开发环境：IntelliJ IDEA ①界面美观：按钮以流式布局分布在程序右边，通过点击进行基本操作。 ②可两人对下：使用鼠标监听器和15*15的二维数组表示棋盘上棋子的状态。 ③判断输赢：每次根据下棋位置更新二维数组后对齐进行行、列、斜的判断，当存在五子连珠时弹出窗口，根据一系列状态变量判断黑方/白方获胜。 ④认输：根据当前轮到某一方下棋判断另一方获胜。 ⑤合理性判断：对不恰当操作进行提示，例如当鼠标点击位置已有棋子或鼠标点击位置超出棋盘过多时会进行弹窗提示。当游戏胜负已分时再点击“悔棋”，“认输”按钮时也会进行弹窗提示。 ⑥悔棋：使用两个动态数组储存每一次下棋的x、y坐标，悔棋时对两个非空二维数组进行弹出，根据得到的上一步的坐标删除该坐标在棋盘数组上对应的存在状态，并重绘棋盘，更新状态变量等。 ⑦人机对战：经测试，根据网上现有的效果较好的评分表制定了一套“五元组”评分准则，即棋盘是15*15的。那么应该是572个五元组（五个可形成五子连珠的位置）。同时，针对五元组中黑子和白子的数量的不同，给该五元组评不同的分。棋盘上15*15个位置中每一个位置的得分就是包含这个位置的所有五元组的得分加和。从而在人每次下一手棋子时，程序自动遍历整个棋盘，算出所有位置中得分最大的那个位置进行下棋。

本项目是一个基于安卓的五子棋游戏项目源码，程序没有发现bug，试玩了一下感觉电脑智商一般般，缺点是棋盘有点小，还没怎么下就满了，

内容概要：资源为压缩包文件，包含该Python程序的源代码、图片音频等资源文件和已打包好的该程序exe可执行文件。程序为五子棋游戏，大部分功能由Python内置的Tkinter模块实现（仅音乐播放功能采用了pygame模块），界面精美，游戏有3种模式，分别为人机对战、两人对弈以及电脑与电脑对战模式。人机模式的功能由伪AI算法实现，主要是极大值极小值搜索算法，比较简单粗暴，且可以继续优化为Alpha-Beta剪枝算法。人机水平一般，不是特别强，但也差不多达到了初学者水平。 适合人群：Python爱好者，Python的Tkinter模块初学者及狂热者。 能学到什么：大量关于Tkinter模块的知识和应用技巧；极大值极小值算法的简单应用；构建对游戏编程的兴趣。 阅读建议：在看源码的同时，自己也要尝试（源码中有适当的注释）一些技巧，若有更好或者想尝试的算法，也可以按照这个程序的框架去尝试实现，那样才会有更好的提升。

人工智能大作业五子棋源码。共分为四个小问题。 棋盘识别：从对局棋盘图片识别棋局落子情况，识别结果为15*15的棋盘矩阵 博弈算法：五子棋对弈AI，用α-β搜索实现 进化学习：用神经网络作为2中的评估函数，以进化学习的方法训练 监督学习：对3中的神经网络，以强化学习的DQN算法进行训练 人工智能课程大作业 1、棋盘识别 2、五子棋算法 3、使用神经网络构建评估算法，以进化学习训练神经网络 4、以监督学习训练神经网络。仓库中使用的数据集路径为绝对路径，运行前需进行配置更改。使用jupyter notebook直接运行对应代码即可。

主要为大家详细介绍了python网络编程之五子棋游戏，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

vs2008下的五子棋代码,经典算法,共同学习下,带窗体,应有尽有.

本程序带禁手 悔棋功能 玩家前3名显示 有用的拿去吧