我们基于α-β剪枝人工智能方法的的中国象棋使用python实现，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力，经过多轮测试，搜索五步的时候，电脑胜率达到80％左右。 （关于代码，my_chess.py里面是对可行走法的搜索，chinachess.py里面是象棋UI的实现，history_heuristic.py里面是历史启发算法优化部分，chess_constants.py是对棋盘、棋子基本单位的定义，my_game.py里面是Alpha-Beta算法的实现。） 我们的中国象棋使用python实现，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力，经过多轮测试，搜索五步的时候，电脑胜率达到80％左右。 （关于代码，my_chess.py里面是对可行走法的搜索，chinachess.py里面是象棋UI的实现，history_heuristic.py里面是历史启发算法优化部分，chess_constants.py是对棋盘、棋子基本单位的定义，my_game.py里面是Alpha-Beta算法的实现。）

函数 abgFilter 实现了 alpha-beta-gamma 滤波器的通用算法，该算法是给定观察数据的速度和加速度的线性状态估计。 它的作用类似于平滑。 也与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观察器密切相关。 它的主要优点是不需要详细的系统模型。

alfa-beta-gamma 跟踪器为第 n 次观测生成位置、速度和加速度的平滑估计。 它还为第 (n+1) 次观测生成预测位置和速度。 alfa-beta-gamma 跟踪器将遵循加速度恒定且没有稳态误差的输入。

C# alpha-beta 剪枝五子棋AI 算法 查询算法还是很快的，棋力还不错

该模块使用基于二阶积分器的结构生成正交信号。 它的优点是实现简单，由于基频谐振，信号滤波无延迟。 该模块在 DSP c2000 28335 上进行了代码生成实验测试，并且运行良好。 如果您喜欢请评价模型

几个变形的Alpha-Beta搜索算法（很经典） 几个变形的Alpha-Beta搜索算法（很经典）

1.SWT完成界面+音效支持 2.开局库支持 3.中局非负极大搜索 4.终局奇偶搜索 5.估值函数优化 6.无限悔棋功能 7.历史记录功能

课程：CS4701 - 人工智能作业编号：2 姓名 : 舒蒂卡·达斯古普塔 目标：使用极小极大算法和 Alpha-Beta 剪枝优化黑白棋游戏。 为了实施 Minimax 算法，使程序在黑白棋游戏中与对手公平竞争，已经实施了以下功能，并使用以下启发式方法运行它们，以提高我的代理战胜随机代理的机会。 文件中的函数 get_move --> 该函数调用树中的各种函数，以便构建极大极小树。 --> 同样为了让它更快更有效地工作，我们正在实现对函数的调用，以便将深度作为参数传递，并取决于用户完成游戏并移动的剩余时间，深度不同在“2”和“3”之间变化 --> 游戏以两种模式运行，即 alpabeta 模式和 minimax 模式 minimax --> 这种方法很自然地应用了板状态的 minimaxtree 实现。 -->此方法调用 min_gameply() 最小值，以便对手玩家最小化其随机选

dev-c++开发的全鼠标操作控制台战棋，完整源代码，使用了最短路径算法，alpha-beta剪枝策略等，其中最后一版的战力相当可以，来尝试一下？

人工智能中，关于alpha－beta剪枝的简单实现。使用c＋＋语言在xcode中编译完成