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。

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

基于深度强化学习的云工作流调度 有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索

蒙特卡洛树搜索(MCTS)_井字棋(C++实现)

本论文将快速走子网络方法应用在围棋博弈的蒙特卡洛树搜索算法中，实现了基于深度学习和蒙特卡洛树搜索算法的围棋博弈智能体，利用本论文实现的智能体与传统的基于模式的蒙特卡洛树搜索算法智能体对弈，验证了算法的有效性。

python编写，即跑即用，no bugs，有训练好的model。 使用蒙特卡洛树搜索与深度神经网络来设计一种基于强化学习的AI五子棋算法，实现了从零开始学习五子棋博弈的人工智能算法。

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

【主要内容】随着人工智能领域的发展，深度学习、强化学习等算法被广泛应用于解决各种游戏博弈问题，通过训练神经网络来得到各种游戏的人工智能算法，人工智能来到了一个新的发展水平 【适合人群】 人工智能 【质量保障】任何问题私信我

大象艺术 他是谁？ Elephant Art是基于卷积神经网络和Monte Carlo树搜索的中国象棋引擎。 他还支持UCCI协议。 警告！ 大象艺术仍然是Alpha版。 许多组件不完整（包括UCCI，PGN和永久追求）。 我们不保证他将来会采用相同的格式。 在Linux或MacOS上构建 $ git clone https://github.com/CGLemon/ElephantArt $ cd ElephantArt $ mkdir build && cd build $ cmake .. $ make 更多选择 加速CPU上的网络。 需要OpenBlas。 $ cmake .. -DBLAS_BACKEND=OPENBLAS 通过GPU加速网络。 需要CUDA和CUDNN。 $ cmake .. -DGUP_BACKEND=CUDA $ cmake .. -DGUP_BAC

参考 多边贸易体制 评估功能