java实现nimm游戏，用了apha beta剪枝+最大最小

Sherlock_and_MiniMax_CSharp 练习算法Greedy Sherlock和MiniMax C＃ 使用系统； 使用System.Linq; 使用System.Text; 使用System.IO; 使用System.Diagnostics; 使用System.Globalization; 使用System.Collections.Generic; 使用System.Threading; 使用kp.Algo; 名称空间CodeForces {内部类解决方案{const int StackSize = 20 * 1024 * 1024; private void Solve() { int n = NextInt(); int[] a = NextIntArray( n ); int p = NextInt(), q = NextInt(); Arr

Konane 使用Minimax算法的Python中的Konane游戏。 要求 Python 3 端子外壳 用法 运行run-konane.并查看每个游戏的结果。 简单播放器将始终选择找到的第一个有效动作，而“ Toast Player”将使用minimax算法。 修改项 如果您想让游戏变得冗长，请将最后一行从game.playNGames(10, MinimaxPlayer(8, 2), SimplePlayer(8), 0)更改为game.playNGames(10, MinimaxPlayer(8, 2), SimplePlayer(8), 1)

2048 AI 约翰·休斯（John Hughes）在论文所描述的，使用minimax和alpha-beta修剪的2048游戏AI。 AI是用Haskell编写的，并在Yesod后端运行。 决策通过websockets连接流式传输到浏览器。 演示： : 跑步 安装堆栈，libsass，以及可选的docker和docker-compose。 curl -sSL https://get.haskellstack.org/ | sh brew install libsass 对于开发，您需要yesod或ghcid stack install yesod-bin --install-ghc stack install ghcid 开发模式 // setup database source docker/dependencies.env docker-compose up -d

国际象棋 该项目专注于计算机科学概念，例如数据结构和算法。 Chessnut是我们用于所有移动和棋逻辑的棋引擎。 我们正在利用一棵树来生成可能的棋盘，该棋盘可进行3级深度和深度优先搜索，最小极大值和alpha-beta修剪，以根据以下启发式方法找到最佳动作： 材料（每个玩家的总件数） 可能采取的法律措施的数量，重点是中心广场 检查/检查状态 典当结构 当前，由于递归函数要使用大量的计算能力，因此尝试实现多处理功能，因此在超过4个级别的深度上计算启发式状态需要花费大量时间。 深度为3级时，我们的AI做出了不错的动作，但也提出了许多不明智的建议。 人工智能的国际象棋情报估计为9级中的3级。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 （与Python2.7兼容） 正在安装 安装必备组件并克隆此存储库后，进入该存储库并创建一个虚拟环境： v

国际象棋极小值 在python中使用Minimax算法的国际象棋游戏。 将此文件打开到Jupyter Notebook中，然后运行该程序。 在此程序中输入输入作为行名和列名。 例如，a2a4

MiniMax_AlphaBeta：minimax算法的实现，可以选择使用alpha-beta修剪

本项目是一个可以与玩家对战的跳棋AI，具有GUI图形界面。使用了Minimax算法和启发式搜索来计算AI每次行动的收益。使用了Alpha Beta剪枝来简化搜索过程。通过调节算法搜索层数来调节AI的难度。

极小极大 井字棋游戏中极小极大算法的 LISP 实现 我为我的 AI 入门课程编写了这段代码。 它使用极小极大算法实现井字棋游戏。 它没有任何类型的图形界面。

做变分法的人都知道的经典书籍，牛人P.H.Rabinowitz写的