Minimax算法和机器学习技术已经研究了数十年，以在象棋和五子棋等游戏领域中达到理想的优化。 在这些领域中，几代人试图为修剪和评估功能的有效性优化代码。 因此，存在装备精良的算法来处理游戏场合中的各种复杂情况。 但是，作为传统的零和游戏，Connect-4与使用传统minimax算法的零和家族的其他成员相比，受到的关注较少。 近年来，基于研究结论，专业知识和游戏经验，创造了新一代启发式方法来解决此问题。 但是，本文主要介绍了一种自行开发的启发式方法，并结合研究和我们自己的经验证明了与网上可用的Connect-4系统版本相抗衡的结果。 尽管大多数以前的工作都集中在赢得算法和基于知识的方法上，但我们通过启发式分析来补充这些工作。 我们已经进行了三个功能，搜索深度和特征数量之间的关系的实验，并与在线样本进行了对比测试。 与基于总结经验和通用特征的样本不同，我们的启发式方法主要集中于船上部件之间的详细连接。 通过分析当我们的版本与具有不同搜索深度的在线样本进行对抗时的获胜百分比，我们发现采用minimax算法的启发式算法在零和游戏的早期阶段是完美的。 由于游戏树中的某些节点对minimax算

巴拉辛加和人工智能 Barasingga是一款简单的两人民间游戏 规则： 每位玩家12件 任何一块都只能向与其连接的邻居中的任何一个移动一步 仅通过跳过对手的棋子（仅在一个棋子上）进行捕获 每转一圈允许移动 如果仅一次拍摄同一张照片，则可以进行两次或更多次连续拍摄（参见图3） 该规则尚未实施 初始位置 动作 捕获 垂直捕获 对角线捕捉 一圈两次捕获

使用Minimax算法的无与伦比的井字游戏 这是井字游戏的一个实现。用户与PC（AI）对抗。 AI是无与伦比的，因为它使用minimax来演奏其动作。 什么是Minimax算法？ minimax算法在游戏理论中非常普遍，可以应用于玩家相互竞争的情况。这样的案例包括此处介绍的井字游戏以及其他涉及决策的游戏，例如西洋双陆棋和国际象棋。 极小极大算法试图做出更可能赢得比赛的决定。为此，它会扫描两个玩家的所有可能动作组合，并选择一个导致最终状态不丢失的动作。为此，它需要一种方法来评估一个移动是否比另一个移动更好。它模拟了被认为发挥最优作用的两个不同的对手球员的举动。因为它会扫描所有可能的组合，所以对于像国际象棋这样的复杂游戏，它的计算量可能会很大。 井字游戏实施 井字游戏的情况可以认为是受限制的，因为棋盘只有3x3，玩家人数是2。在此实现中，User的移动由-1表示，AI的移动由1表示。棋盘上的

这是一个命令行环境的五子棋程序。使用了minimax算法。 除了百度各个棋型的打分方式，所有代码皆为本人所撸。本程序结构与之前的井字棋、黑白棋一模一样。 有一点小问题，没时间弄了，就这样吧。 一、效果图 （略） 二、完整代码 from functools import wraps import time import csv ''' 五子棋 Gobang 作者：hhh5460 时间：20181213 ''' #1.初始化棋盘 #------------ def init_board(): ''' 初始化棋盘 棋盘规格 15*15 如下所示： board = [[. .

JavaMinimax 适用于井字游戏的minimax算法的Java实现

为了使传统的Tic Tac Toe游戏无与伦比，有必要创建一种算法，该算法可以计算出计算机可用的所有可能动作，并可以使用该算法来确定最佳动作。 介绍 为了使用AI解决游戏，我们将介绍Game Tree的概念以及Minimax算法。 该算法向前迈出了几步，并将其置于对手的视线中。 它一直保持前进，直到到达棋盘的终端排列（终端状态），导致并列，获胜或失败。 一旦处于最终状态，AI将为获胜分配一个任意的正分数（+10），为失败分配一个负的分数（-10），或为平局分配一个中性分数（0）。 同时，该算法会根据玩家的回合来评估导致最终状态的移动。 轮到AI时，它将选择得分最高的举动，而当轮到AI时，它将选择得分最低的举动。 使用这种策略，Minimax可以避免输给人类玩家。 什么是Minimax？ Minimax （有时是MinMax，MM或鞍点）是人工智能，决策理论，博弈论，统计数据和哲学中使用

这里只给出了源代码，没有解决方案文件，大家可以自行组装。VS2022编译通过。博弈树最大搜索深度目前是4层（代码中因为序号从0开始，所以是3，其实还是4层这，已经是上限了）。

主要为大家详细介绍了python使用minimax算法实现五子棋，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

课程：CS4701 - 人工智能作业编号：2 姓名 : 舒蒂卡·达斯古普塔 目标：使用极小极大算法和 Alpha-Beta 剪枝优化黑白棋游戏。 为了实施 Minimax 算法，使程序在黑白棋游戏中与对手公平竞争，已经实施了以下功能，并使用以下启发式方法运行它们，以提高我的代理战胜随机代理的机会。 文件中的函数 get_move --> 该函数调用树中的各种函数，以便构建极大极小树。 --> 同样为了让它更快更有效地工作，我们正在实现对函数的调用，以便将深度作为参数传递，并取决于用户完成游戏并移动的剩余时间，深度不同在“2”和“3”之间变化 --> 游戏以两种模式运行，即 alpabeta 模式和 minimax 模式 minimax --> 这种方法很自然地应用了板状态的 minimaxtree 实现。 -->此方法调用 min_gameply() 最小值，以便对手玩家最小化其随机选

gomoku_ai [RU] [RU] 在Gomoku中使用minimax算法，MTD（f），MCTS的变体进行实验mtdf（10）-危险的修剪，可能导致意外损失主要的AI代理位于mtdf（10）_worker.js中。 您可以在这里与AI对战 在Chrome中打开html文件时，您会看到此错误 Chrome浏览器不允许您从本地文件加载网络工作者。 C ++版本