霍金斯-国际象棋AI “霍金斯”是由Minimax搜索算法提供支持的Chess AI。 它利用了各种优化技术，主要是对alpha-beta修剪和其他传统国际象棋引擎方法的扩展。

热轧板坯的出库问题是连铸-热轧生产中一个重要的组合优化问题, 然而在学术界还很少见到对该问题的研究. 对此, 提出了热轧板坯出库问题总移动次数的一个下界, 开发了一个极小化总移动次数的树搜索算法. 该算法包括一个生成初始解的贪婪算法和一个基于复合移动的递归搜索. 大量的实验和分析表明, 该树搜索算法能在较短的时间内给出板坯出库问题的满意解, 具有重要的理论意义和应用价值.

python实现采用Alpha-Beta剪枝搜索实现黑白棋AI源码（人工智能期末作业）.zip 黑白棋 实验要求： 使用 『最小最大搜索』、『Alpha-Beta 剪枝搜索』 或 『蒙特卡洛树搜索算法』 实现 miniAlphaGo for Reversi（三种算法择一即可）。 使用 Python 语言。 算法部分需要自己实现，不要使用现成的包、工具或者接口。 Result： 实现 AIPlayer 类，采用 Alpha-Beta 剪枝搜索实现黑白棋 AI

实验二：利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏.pdf

利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏.doc.doc

博弈树搜索算法概述.doc

实现人工智能博弈系统的基本思想就是博弈树搜索，本文详细介绍了几种著名的搜索算法，包括极大极小值、负极大值、alpha-beta剪枝等。

要求 ROS口才： : 科尔康： sudo apt install python3-colcon-common-extensions ROS2软件包： sudo apt install ros-eloquent-rviz2 ros-eloquent-urdf ros-eloquent-xacro ros-eloquent-robot-state-publisher ros-eloquent-joint-state-publisher-gui ROS2凉亭包装： sudo apt install ros-eloquent-gazebo-dev ros-eloquent-gazebo-plugins ros-eloquent-gazebo-ros ros-eloquent-rqt-robot-steering 创建一个ROS2工作区： cd ~ mkdir -p ws_ro

符号推理，实例检索专家系统，基于优化的专家系统，本文研究了专家系统开发过程中的关键技术。介绍了专家系统工具CLIPS语言。CLIPS是一种专家系统开发语言。本文讨论了CLIPS和VC++的交互方法,分析了文本文件作为CLIPS和VC++交互中介的局限性，并提出了改进的交互方法。1）传统的符号推理设计专家系统 2）基于实例的设计专家系统 3）非主流的计算专家系统 4）模糊设计专家系统

活动安排问题的动态规划、贪心算法和树搜索算法求解。 比如有一个多媒体教室，现在有四个待举办活动A、B、C、D。A是在8:00到10:00举行，简单记为[8, 10]；B是[12, 14]；C是[15, 17]；D是[11, 19]。为了让尽可能多的活动举行，很明显我们要选择A、B、C为最大相容活动集，因为D与B、C都冲突。