五子棋人工智能算法实现研究.doc五子棋人工智能算法实现研究
双陆棋是一种三人对弈的纯策略性国际象棋游戏。 它是起源于中国唐代的传统黑白棋游戏之一。 现代五子棋英文称为“连珠”，英文译为“Renjyu”，中文译为“Gobぎang”或“FIR”。 ”、“无谋”、“嫂子无木鹏”等称号[1]厚。因其规则简单、变化无穷、使用方便而广受大众喜爱。除了提高思维能力和五子棋的游戏规则比较简单，棋盘一般采用类似于围棋棋盘的15路或19路棋盘，两人各执黑棋，分别下白棋，轮流选择棋盘上没有棋子的交点下棋，该交点又称为空点或合法点，当黑白方有五个棋子连成一个棋子时五子棋人工智能，水平线、垂直线、斜线，一方获胜。
人工智能是计算机科学的一个分支，是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新兴的综合技术科学。 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统，而游戏是人工智能研究的重要分支。 它不仅存在于游戏和国际象棋中，而且存在于政治、经济、军事和生物竞争中。 与其他围棋游戏相比，五子棋游戏每层搜索节点数量多，规则简单，更容易深入研究博弈算法。苗本文以五子棋游戏为研究对象
国际象棋利用Alpha-Beta分株和最大极大树原理来优化博弈树的搜索过程。 通过控制搜索深度，实现中、中级水平的人机棋。 另外，本文还对五子棋智能算法的优化思路做了初步探讨。
1.五子棋传统算法
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解决博弈问题的传统算法是钶搜索树法，也称为博弈树法。 以A和B下五子棋为例，假设A正在下棋，A有好几种走法，对于A的任意走法，B也可以有多种不同的走法与之对应。 之后就轮到A出手了，A有多种方式来回应B的出手五子棋人工智能，以此类推。 其实，从棋局当前的状态出发，我们可以找出B的所有可能的走法，然后从每个子节点开始，找出B的每一步走法对应的A的所有反应，直到一方获胜。 局。 由此产生的树称为博弈树。 对于19*19的棋盘来说，其实这是一个典型的指数复杂度问题，估计量太大了，目前所有的计算机都无法承受。 因此，使用搜索树方法解决人机博弈时，只能搜索到极其有限的深度，并根据这个有限深度的情况来判断每一步棋的好坏，所以选择(19)更好的定位所有的突然。
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最小-最大算法[3]是在考虑双方下棋若干步后，从可能的走法中选择一个相对较好的走法。 如果最大的节点是己方下的一盘棋，那么选择此时市值最大的点。 游戏的最小节点是对手下的棋。 这时选择市值最小的点进行移动。 因此，MIN节点的父节点分配的逆值等于末端节点市值彩虹中的最大值。 另一方面，M_AX节点的父节点分配的后推值等于端节点市值的最小值。 这样逐级估计反转值，直到初始节点的后继节点也被分配反转值，即自下而上逐层交替使用最小值和最大值的取值方法。 但当搜索深度减小时，搜索节点迅速减少，时间和内存空间消耗过大，原始信息的利用效率较低。 于是人们在极小极大的基础上提出了α-β分株技术。
-β分支算法。
α-β剪枝算法[2]基于极大极小算法，当A向上搜索节点时，发现自己可以通过走第一个子节点获胜，则剩余的