围棋机器博弈是机器博弈中重要的分支之一，其庞大的博弈空间给机器博弈研究者带来了巨大挑战．目前围棋机器博弈多采用静态估值搜索与蒙特卡洛树搜索，故将时间差分算法引入至九路围棋机器博弈系统中，提出基于时间差分算法的围棋机器博弈系统模型，该博弈系统具有一定的自学习能力，能在不断的对弈中逐步提高博弈能力．通过与采用α-β搜索算法的博弈系统进行实际对弈，证明了该方法的可行性．

机器博弈及其搜索算法的研究.txt

来源于中国知网论文

机器博弈课件，入门级的知识。

本系统主要由 FPGA 中央控制模块、蓝牙笔模块和云端平台组成，玩家可以通 过蓝牙笔或云端平台进行游戏操作，同时游戏的画面会实时显示在 HDMI 显示 器上和云端平台。 FPGA 中央控制模块主要负责加速计算五子棋的 AI 算法、对五子棋游戏的流程 控制、接收蓝牙笔传来的数据、控制 HDMI 显示，通过 WIFI 发送数据给云端平 台，从而实现。 内含程序+技术文档

基于机器博弈的五子棋游戏的设计与实现.zip

最新版人工智能-机器博弈白皮书，如下载出错请发邮件到fabulousgod@qq.com

以前写的中国象棋引擎的C#源程序，可在VS2010中编译运行，由于个人精力有限，难以完成后续的开发工作。如果你修改代码后参加比赛请加上我的名字就行了。 当前已完成： （1）着法生成 （2）简单的alphabeta算法，支持置换表 （3）可以读取一堆PGN文件，生成开局库 （4）解析ucci命令 （5）有一个对战测试程序 （6）基本的单元测试 文件目录 PonderNet ├─BitBoardBase ├─Perft ├─Ponder.OpeningBook ├─PonderEngine ├─PonderGame ├─TestBitBoardBase └─TestPonderEngine

点格棋程序，用C#编写，对弈策略使用贪婪着法和让格着法，只能进行6层alphabeta剪枝搜索。我已经发现它还有许多待改进之处（比如判断的效率、搜索的深度），但转眼1年过去了，实在找不出时间对它进一步完善。 程序将引擎和界面分开，集成了单元测试，可在计算机博弈大赛的对弈平台2.1版本上使用。

机器博弈是人工智能学科研究的载体，亚马逊棋作为一个相对较新的博弈棋种，走棋特点介于围棋和象棋之间，非常适合用来进行机器博弈研究。以亚马逊棋博弈系统为实验平台，对机器博弈中的关键技术之一——评估函数进行了研究。以territory、position、mobility三个主要评估特征为基础，根据亚马逊棋在开局、中局以及残局三个不同阶段的棋局特点，分析了不同阶段中各评估因子的重要程度以及权重取值，最后得到一个分阶段的评估函数。通过实验结果可知，提出的棋局评估函数是可行并且有效的。