主要使用算法： maxmin 极大极小值搜索 alphabeta 剪枝算法( 与阿尔法围棋 AlphaGo 一样的算法 )，可进行 AI 人机对决。 注：使用AI算法比较复杂，1500+的代码计算起来会很慢。使用turbowarp编译可以大幅度提升速度（大约快15倍左右）! 操作：【Q】查看日志，【R】开外挂( 作弊按键 )。 此后仍有作品或有趣游戏，请关注原作者，且点赞加收藏，记得推荐好友。下载即可游玩，快来下载吧！

AlphaBeta 技术 井字游戏，在 Java 中使用 AlphaBeta 技术。 作为人工智能学科的大学活动（计算机科学 - UEPB）开发。 ＃图片 韩元： 它输了： 控制台：

棋力很强的五子棋，能赢安卓上最强的五子棋大师的大师级别

基于python的AI五子棋实现（极大极小值搜索和alpha beta剪枝的实现与应用） 算法采用极大极小剪枝博弈算法。 运行环境：python3.6.5

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1，具有求解VCF VCT的算杀模块，采用的是与或树的思路。 2，以数组和栈的方式实现了动态增删的链表(估算最大可能的空间，一次分配够)。 3，所有的申请空间在初始化的过程中一次分配完成，全用数组形式的数据，运算过程中不动态申请对象。 4，自己构造大部分的基本数据结构，list stack等等，不做边界判断(省去if else判断)，一旦边界异常，正好可以发现错误解决问题. 5，二维数组一维化(加速寻址时间)。

人工智能课程项目报告 基于 Alpha-Beta 算法的五子棋游戏 班级学号姓名 摘要 博弈是人工智能的主要研究领域之一 而五子棋是经典的双 agent 博弈游戏 本文对针对五子 棋游戏的 Alpha-Beta 搜索算法进行研究设计实际算法并使用 Java 完成程序设计实现人机博弈 为了提高算法效率在传统的 Alpha-Beta 算法的基础上根据五子棋的特点通过局部搜索优先 值启发搜索限制广度等

java实现nimm游戏，用了apha beta剪枝+最大最小

在之前的五子棋alphabeta基础上，采用有限状态机模型进行数棋，并精简了代码，智能得到了增强，还有改进空间

在之前的五子棋alphabeta--数棋改进版本的基础上，进行了如下改进，并精简了代码，智能得到了增强，还有改进空间 1，加了求解VCF VCT的算杀模块，采用的是与或树的思路，在界面上加了提示模式接口，效果还行。 2，在上一版的基础上再次重构了数据结构，数棋模块功能得到增强。 3，以数组和栈的方式实现了动态增删的链表(估算最大可能的空间，一次分配够)。 4，所有的申请空间在初始化的过程中一次分配完成，全用数组形式的数据，运算过程中不动态申请对象。 5，自己构造大部分的基本数据结构，list stack等等，不做边界判断(省去if else判断)，一旦边界异常，正好可以发现错误解决问题. 6，二维数组一维化(加速寻址时间)。 7，提炼精简代码，代码量缩减到2100行。