黑白棋（python）下载

weixin_39822095 2020-01-31 05:30:20

以前大一的作业，正好看见就上传给大家使用，就是可能算起来有点慢，希望不要介意
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本文提出了一种基于Q学习的黑白棋AI训练方法。首先介绍了强化学习的基本原理，包括状态、动作、策略、奖励等要素，以及Q学习算法。针对黑白棋特点，设计了基于棋子位置的价值评估函数，重点考虑角落和边界的重要性。通过神经网络拟合Q函数，采用异策略算法进行训练。实验比较了不同训练轮次的模型表现，结果显示30000场训练的模型在5局对弈中表现最优，验证了训练次数的增加能提升AI实力。该方法通过自我博弈优化策略，为棋类游戏AI提供了一种有效的训练方案。

人工智能黑白棋Python源码及报告：项目推荐文章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 人工智能黑白棋Python源码及报告：项目的核心功能/场景该项目旨在通过Python编程实现人工智能黑白棋算法，适合游戏开发、人工智能学习和Python编程爱好者。项目介绍在人工智能技术不断发展的今天，游戏开发成为了检验算法智能的重要领域。人工智能黑白棋Python源码及报告...

count = 0count += 1上述辅助函数中，函数用于创建初始的棋盘状态，函数用于检查给定位置是否为合法移动，函数用于获取当前合法的移动列表，函数用于在给定位置放置玩家的棋子，函数用于计算给定玩家的棋子数量。接下来，我们需要修改游戏主循环部分的代码，以实现玩家与计算机的交互。在游戏主循环中，找到# 游戏逻辑# 获取当前合法的移动列表sys.exit()# 计算机随机选择一个合法移动# 更新棋子的绘制# 更新游戏界面。

我的决战黑白棋从开始编写到现在已经大约经历了1年的时间，其中有几次是重大改编，可以说整个数据结构完全重写了。决战黑白棋刚开始的时候使用的是二维数组棋盘，估值函数基于棋子位置价值加行动力、潜在行动力，搜索深度大约是中局6层＋终局15层。棋力很不理想，如禁止它进行终局搜索，我自己可以不费太大精力取胜。可见其估值函数是很差的。其后的一次重大改写是将二维棋盘改成了一维棋盘，是速度提

利用给出的 board.py，使用蒙特卡洛树搜索算法来完成黑白棋 AI。AI 需要完成的功能：在当前棋盘状态下，选择一个合法且在算法上最优的落子位置，作为返回值搜索及决策时间不超过一分钟，若无合法位置则返回 None在游戏结束（即双方均无合法落子位置）时，尽量最大化己方与对方的棋子数量差设计思想但是根据 UCB 的 score 函数组成，其实能发现 k 如果只是作为乘上去的系数，本质上就是 C，不过添加一个 k 可以方便调整也更直观而已。

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