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。

【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

基于Java的五子棋游戏的设计(源代码+论文) 摘 要 五子棋作为一个棋类竞技运动，在民间十分流行，为了熟悉五子棋规则及技巧，以及研究简单的人工智能，决定用Java开发五子棋游戏。主要完成了人机对战和玩家之间联网对战2个功能。网络连接部分为Socket编程应用，客户端和服务器端的交互用Class Message定义，有很好的可扩展性，客户端负责界面维护和收集用户输入的信息，及错误处理。服务器维护在线用户的基本信息和任意两个对战用户的棋盘信息，动态维护用户列表。在人机对弈中通过深度搜索和估值模块，来提高电脑棋手的智能。分析估值模块中的影响精准性的几个要素，以及提出若干提高精准性的办法，以及对它们搜索的节点数进行比较，在这些算法的基础上分析一些提高电脑AI方案，如递归算法、电脑学习等。算法的研究有助于理解程序结构，增强逻辑思维能力，在其他人工智能方面也有很大的参考作用。 关键词：深度搜索；估值；电脑AI；五子棋；算法

论文、报告形式阐述此算法，近2w字，非常详细、格式标准、可编辑。

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