[原创]javascript人机博弈--黑白棋

天际的海浪 2015-07-01 06:01:18
加精
最近,在研究计算机人工智能中人机博弈的一些算法,用javascript写了个人机对战的 黑白棋 游戏。

放上来大家帮忙测试一下,看看棋力强度怎么样,有没有bug,走昏招之类的。

这程序主要在研究搜索算法,包括:alpha-beta算法,迭代加深搜索,历史启发,置换表和MTD(f)算法等。

程序中的估价函数,权重设置的不大理想,可能还需要改进,要是都没问题的话我会放出全部源代码。



在线演示: http://js-game.github.io/othello/
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洒家喜欢吃肉 2018-05-16
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PS:本游戏最好用Chrome浏览器远行,‘运’这个字打错了
sinat_34295217 2016-03-15
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文盲老顾 2016-03-15
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先收藏,回头研究研究
顾小林 2016-03-11
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___紫菜 2016-03-11
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丶Essence 2016-03-11
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ideep 2016-03-10
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太强了。吾 如仰山岳~
warmersen 2016-03-10
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牛人无处不在。
fcqm8888 2016-03-10
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人机博弈,如何结局,没说啊。
天际的海浪 2015-08-07
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完整源代码发布了 主程序基本完善,没有更改。只是用界面用css3做了3D效果。还有减小了最低难度的计算时间。 源代码下载地址:http://download.csdn.net/download/jslang/8974613
天际的海浪 2015-08-07
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[size=54px]完整源代码发布了[/size] 主程序基本完善,没有更改。只是用界面用css3做了3D效果。还有减小了最低难度的计算时间。 源代码下载地址:http://download.csdn.net/download/jslang/8974613
废梦 2015-08-04
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发下源代码吧
To_Abel 2015-07-16
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qq_29874505 2015-07-16
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厉害,高人 牛皮太太
灵动君心 2015-07-16
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只有我开两个浏览器让电脑自己对战么
托蒂123 2015-07-13
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厉害啊 学习拉拉啦
天际的海浪 2015-07-13
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本来写了个遗传算法来计算权重,计算了100多代。发现每回最优的个体总是在无规律的变化。结果也没有算出最优的权重配置
程序员鼓励师 2015-07-11
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乐子_ 2015-07-10
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什么啊,不能用
景天的天 2015-07-10
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我服了真的。。。
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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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