人工智能 可曾作业 非常牛逼的作业 欢迎大家参考

博弈树搜索 博弈问题 双人 一人一步，轮流进行 双方信息完备，即双方得到的信息是一样的 零和，即双方是寻找置对手于必败态的过程 双方都无法干预对方的选择 可用图搜索技术进行，但效率很低

基于博弈树的井字棋的实现

王小春编著、重庆大学出版社《PC游戏编程——人机博弈》一书的电子版和源代码，电子书是非扫描版，源代码包含中国象棋和五子棋两个经典实例，其中中国象棋源代码本人稍作改动，能够在VC++2010中打开。经典中的经典，强烈推荐！

stm32精英板与2.4寸TFT可触液晶屏实现的五子棋游戏机，有人人对战与人机对战，采用的是博弈树算法。

VC源码 可以设定算法和搜索深度，同时将搜索的具体用时和节点数显示出来。

人工智能中博弈树对于分钱币问题的实现 问题描述： 有一定数量的钱币 两个人轮流分 但不能分成两个数量相等的堆 当轮到某一个人时 如果他无法再分堆 则他输

人工智能下五子棋（基于博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索算法），代码解析链接参见网址：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/93347117

五子棋毕业设计论文,VC实现,采用了极大极小搜索 人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。人工智能从诞 生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工 智能的开始可以追溯到电子学出现以前。像布尔和其他一些哲学家和数学家 建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究 者的兴趣则是1943 年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以 仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到 许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工 程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋

下棋属于一种博弈游戏，博弈过程可以用树（博弈树）来表示。假设游戏由两个人（ A 和 B ）玩，开始由某个人从根结点开始走，两个人轮流走棋，每次只能走一步， 下一步棋只能选择当前结点的孩子结点，谁先走到叶子结点为胜。例如，对于下图所示的博弈树，若 A 先走，可以选 f ， B 若选 h ，则 A 选 j 胜。 编写一程序，让计算机和人下棋。当计算机走下一步时，可以根据以下情况决定下一步： （1） 若存在可以确保取胜的一个孩子结点，则选择该结点作为下一步； （2） 若存在多个可以确保取胜的孩子结点，则选择其中高度最小的结点作为下一步（若有多个选择，则选最左边的结点）； （3） 若不存在可以确保取胜的一个孩子结点，则选择高度最大的孩子结点作为下一步（若有多个选择，则选最左边的结点）； 例： （下面的黑体为输入） (a,(b,(x)),(c,(d),(e,(g),(h)),(f))) a b x c d e g h f Who play first(0: computer; 1: player )? 1 player: c computer: d Sorry, you lost. Continue(y/n)? y Who play first(0: computer; 1: player )? 1 player: x illegal move. player: b computer: x Sorry, you lost. Continue(y/n)? y Who play first(0: computer; 1: player )? 0 computer: c player: f Congratulate, you win. Continue(y/n)? n