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python版AI五子棋
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專案背景
機器博弈是人工智能領域的重要分支，它的研究物件多以復雜的棋牌類智力游戲為主，已經得到解決的棋類游戲，幾乎全部都應歸功于機器博弈近半個世紀的發展，計算機解決問題的優勢在于能把不易決議的問題，借助于現代計算機的運算速度優勢列舉出所有的合理情形而得解;然而，博弈問題的復雜程度決定了它不能過度依賴機器的計算能力，許多待解決的或已經解決的棋類，其狀態空間復雜度或博弈樹復雜度量級都太過龐大，所以我們需要添加約束，并且采用合理的演算法進行優化，
原理
對于五子棋這樣的博弈類AI，很自然的想法就是讓計算機把當前所有可能的情況都嘗試一遍，找到最優的落子點，這里有兩個問題：
- 如何把所有可能的情況都嘗試一遍；
- 如何定量判斷某落子點的優劣，
對于第一個問題，其實就是所謂的博弈樹搜索，對于第二個問題，其實就是所謂的選擇評估函式，評估函式的選取直接決定了AI演算法的優劣，其形式也千變萬化，可以說，每個評估函式就是一個選手，對不同的棋型每個選手自然有不同的看法和應對措施，當然他們的棋力也就因此各不相同了，但博弈樹搜索就比較固定了，其核心思想無非是讓計算機考慮當前局勢下之后N步所有可能的情況，其中奇數步（因為現在輪到AI下）要讓AI方的得分最大，偶數步要讓AI方的得分最小（因為對手也就是人類，也可以選擇最優策略），
剪枝來減少計算量：
棋型知識庫
活四：有兩個連五點（即有兩個點可以形成五），圖中白點即為連五點，當活四出現的時候，整個局勢已經無法阻止連五了，活四的歸屬方一定能取得勝利
沖四：有一個連五點，如下面三圖，均為沖四棋型，圖中白點為連五點， 相對比活四來說，沖四的威脅性就小了很多，因為這個時候，只要跟著防守在那個唯一的連五點上，沖四就沒法形成連五，
活三：可以形成活四的三，如下圖，代表兩種最基本的活三棋型，圖中白點為活四點，活三棋型是進攻中最常見的一種，因為活三之后，如果對方不以理會，將可以下一手將活三變成活四，而活四是無法防守的，所以，面對活三的時候，需要非常謹慎對待，在沒有更好的進攻手段的情況下，必須對其進行防守，以防止其形成可怕的活四棋型，
眠三：只能夠形成沖四的三，如下各圖，分別代表最基礎的六種眠三形狀，圖中白點代表沖四點，眠三的棋型與活三的棋型相比，危險系數下降不少，因為眠三棋型即使不去防守，下一手它也只能形成沖四，而對于單純的沖四棋型，是可以很簡單的防守住的，
活二：能夠形成活三的二，如下圖，是三種基本的活二棋型，圖中白點為活三點，
眠二：能夠形成眠三的二，圖中四個為最基本的眠二棋型，圖中白點為眠三點，
專案介紹
本專案使用python語言，主要使用博弈論演算法，然后再視窗化界面，最終形成該AI專案，源代碼實在太多了，還有圖片檔案，所以我就不直接貼在這里了，主頁左側聯系我，我再單獨發給你好了，希望本專案對你有所啟發,你的三連是對我莫大的支持！
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標籤：AI