给定一个棋局,双方轮流将自己的棋子走到空位(任意方先走),问使得“四子连棋”(即四个子在一条直线上,斜线也可以)的最小步数。 显然,\(4 \times 4\) 的棋盘只要不出问题就能 \(\text{AC}\).(但我。。。) 本题需要优化搜索!(其实不然) 假设你用纯属的 \(\texttt{bfs}\),旁边开着哈希,你完全有可能将所有状态
解释一下伪代码中出现的符号:s表示状态(state),在四子棋问题中对应某一时刻的棋局信息即双方的棋子是如何排布的,s(v)为状态函数即节点v所对应的状态,s0为初始状态即某一轮到我方落子的状态;v表示节点与状态s一一对应;Δ(delta)表示单次的收益或者说报酬,表征从当前状态按某一策略进行到棋局结束时的胜负情况,...
一般都要先有一个招法生成器，用于给出当前局面下所有可走的行棋可能。对四子棋来说就相当简单了，只要看一下每一列，只要未满即可。然后要有一个局面评估函数，大体评价下双方局势的分数。此函数尽量简单能反映优劣即可，因为后面的 alpha-beta 算法要大量调用此函数 最后实现 alpha-beta 的算法，采...
在M行N列的棋盘中,棋手每次只能在每一列当前的最底部落子,如果某一列已经落满,则不能在该列中落子,目标是在横向、纵向、两个斜向共四个方向中的任意一个方向上,使自己的棋子连成四个(或四个以上),并阻止对方达到同样的企图。先形成四连子的一方获胜,如果直到棋盘落满双方都没能达到目标,则为平局。 棋盘的...
参考资料,https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487,本实现参考借鉴了该资源,本实现的立体四子棋为落子有限制版的立体四子棋(qubic),必须先下下层的棋子,上层的相关棋子才能继续落子,经过3500次的训练,ai水平基本可以了,模型为best_policy.model,python human_play.py即可对战。训练使用python train.py. python版本2...
以四子棋博弈游戏为背景,通过剪枝算法、棋局评价的改进,锻炼对人工智能算法的实际应用能力。 实验基础 极小极大搜索过程 极小极大搜索方法是博弈树搜索的基本方法,其主要思想是考虑双方对弈若干步之后(即在有限的搜索深度范围内进行求解),从可能的走步中选一步相对最佳的走。
四子棋。通过神经网络训练模型,存储到文件。在游戏时,程序读取模型文件,通过神经网络对每步棋进行评估做出下一步的决策。每一次决策往后预测8步。在决策中使用alpha-beta剪枝算法加快决策速度。 暂无标签 README GPL-2.0 0 Stars 3 Watching 1 Forks 发行版 暂无发行版 贡献者 (1) 全部 近期动态 ...
“横序号”，“竖序号” 建议分别改为 “列”，“行”。“权重” 建议改成 “价值”，估价函数 / ...
在M行N列的棋盘中,棋手每次只能在每一列当前的最底部落子,如果某一列已经落满,则不能在该列中落子,目标是在横向、纵向、两个斜向共四个方向中的任意一个方向上,使自己的棋子连成四个(或四个以上),并阻止对方达到同样的企图。先形成四连子的一方获胜,如果直到棋盘落满双方都没能达到目标,则为平局。 棋盘的...