Delphi版中国象棋人机博弈

zoologist 2011-07-04 08:21:08
加精
人机象棋博弈很常见,不过似乎还没有见过Delphi版的,市面上的资料也都是C语言。

这个程序是将 www.xqbase.com 提供的一套轻量级的人机对弈程序修改为Delphi版而成的。

原来的程序是VC版本的,架构明晰,没有特别复杂的数据结构,即便要修改为Win32汇编版

也是轻而易举的事情;程序简洁,模块划分非常明确。是学习人际博弈不可多得的材料。

这个版本棋力一般,上只是用来展示博弈的基本方法。



貌似我做的东西很多人难以理解,希望这次不是这样。

下载不需要积分。

http://www.lab-z.com/delphi/zchess3.zip
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夜空 2011-08-18
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第十二步就看见赢的希望了,我的棋艺有进步了???
taoran12 2011-08-17
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人机博弈,哦,我也想写个呢。打麻将
kye_jufei 2011-08-17
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邏輯。。。。
牧童子 2011-08-17
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下载来看看··正开始学习delphi
山东蓝鸟贵薪 2011-08-14
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谢谢分享
占位置学习学习
帮顶了!
milunhailili 2011-08-13
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象棋巫师用来学习象棋还是不错的,就是棋力不佳。
当然对付一般的乡镇级高手绰绰有余了。

它的开源也不错。
夜空 2011-08-12
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请再接再历之后,选ok,然后,又还可以继续下,oh.my god
夜空 2011-08-12
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有出错的地方,怎么告诉你? 下着下着,人跟电脑的位置就自动调过来了.
wangpeng2011314 2011-08-05
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好东西啊,学习下人工智能
heweix 2011-07-19
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楼主进一步改进啊,期待中
babydog01 2011-07-19
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楼主真是敬业啊...再试试
zoologist 2011-07-19
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升级了一下,修正了一些bug
hzg134679hzg 2011-07-18
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哈哈,非常感谢LZ,正想做个这个东西。
chu_czx444 2011-07-18
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up up
v1srine 2011-07-13
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UP!!!!!!!!
zoologist 2011-07-13
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[Quote=引用 64 楼 jonix 的回复:]

由于算法编程是C的强项,界面设计是Delphi的强项。
所以象这种软件,实际上用Delphi写是不适宜的。
[/Quote]

算法是Pascal的长项啊,谁说是C的长项》?
jxqn_liu 2011-07-13
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要是能把那算法拿出来分享下就更好了
Jonix 2011-07-13
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由于算法编程是C的强项,界面设计是Delphi的强项。
所以象这种软件,实际上用Delphi写是不适宜的。
sghff110 2011-07-10
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look it
v1srine 2011-07-09
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还有点假死的情况!
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内容概要:本文聚焦于“面向电网频率稳定的VSG惯量阻尼协同自适应控制策略”研究,深入探讨虚拟同步发电机(VSG)在微电网中的关键作用。通过Simulink仿真平台与Matlab编程实现,提出一种能够动态协同调节惯量和阻尼参数的自适应控制方法,旨在有效提升高比例可再生能源接入背景下电网的频率稳定性。研究系统阐述了VSG的核心控制原理,构建了惯量与阻尼的动态调节机制,详细分析了系统的动态响应特性,并通过仿真实验验证了所提策略的有效性,成功解决了传统VSG因参数固定而导致的动态响应速度与稳态稳定性之间的矛盾问题。; 适合人群:具备电力系统分析、自动控制理论等专业知识背景,熟练掌握Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网技术、微电网运行控制、电力系统稳定性研究等方向的研究生、高校科研人员及电力行业工程技术人员。; 使用场景及目标:①为微电网中VSG控制策略的优化设计提供理论依据和技术方案;②支撑高渗透率可再生能源电力系统的频率稳定控制研究与工程实践;③为相关领域的学术论文复现、创新算法开发及科研项目申报提供完整的仿真模型与代码参考;④助力科研人员深入理解VSG动态特性并开展二次创新研究。; 阅读建议:建议学习者结合提供的Simulink仿真模型与Matlab源代码进行同步研习,重点剖析惯量与阻尼协同调控的逻辑架构及自适应算法的具体实现流程。可通过调整控制器关键参数,观察并分析系统在不同扰动下的频率响应曲线变化,从而深刻掌握VSG的内在动态规律与控制精髓。
内容概要:本文系统性地介绍了基于ARIMA-CNN-LSTM混合模型的时间序列预测方法,融合传统统计学模型ARIMA与深度学习网络CNN、LSTM的优势,构建高精度预测框架。其中,ARIMA用于捕捉时间序列的线性成分与平稳特征,CNN有效提取局部时序模式和空间特征,LSTM则擅长建模长期依赖关系与非线性动态。该混合模型特别适用于风电功率、光伏发电、电力负荷、股票价格等非平稳、非线性复杂时序数据的预测任务。文中提供了完整的Python代码实现流程,涵盖数据预处理、模型搭建、训练优化与结果评估,强调模型的可复现性和工程实用性,有助于深入理解多模型融合机制与实际应用技巧。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事数据分析、人工智能、电力系统、金融工程、气象预测等相关领域的研究人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电、光伏、负荷、股价等复杂时间序列的高精度预测;②深入理解ARIMA、CNN、LSTM三种模型的特性及其在混合架构中的协同机制;③掌握混合预测模型的设计思路、实现方法与参数调优策略,为科研项目或工业级预测系统开发提供可靠的技术方案。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,逐步调试并理解各模块的功能实现,重点关注数据划分、残差建模、特征融合与超参数调整等关键环节。同时,可通过文末提供的网盘链接获取完整代码与数据集,以确保实验的可复现性,并鼓励在此基础上进行模型改进与创新应用。

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