本文将这些技术应用于五子棋。为了实现人机对弈，设计了一个智能五子棋系统。以下是边肖整理分享的人工智能五子棋论文相关文章。欢迎阅读！
人工智能五子棋论文第一部分
智能五子棋游戏算法研究
摘要：人工智能是一门正在迅速发展的新兴综合性边缘科学。博弈是人工智能的主要研究领域之一，它涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。本文将这些技术应用于五子棋。为了实现人机对弈，设计了一个智能五子棋系统。
关键词：五子棋人工智能搜索
人工智能是一门综合性的前沿科学，研究如何让计算机做过去只有人类智能才能做的工作。博弈是人工智能研究的一个重要分支。它不仅存在于游戏和象棋中，也存在于政治、经济、军事和生物竞赛中。
五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋之一。现代五子棋日语叫五子棋，英语翻译成Ren-ju，英语翻译成五子棋或fir(五连的缩写)。还有五子棋、五子莲、串珠、五木、五木、吴歌等五种。与其他棋类游戏相比，五子棋每一层的搜索节点数量巨大，因此盘面预测的计算量非常大。比如五子棋中局，如果要预测四步的情况，可以达到一百万。
本文讨论和研究了五子棋算法的设计原理和实现方法，主要包括数据结构、搜索算法和价值评价函数。其主要特点包括数据结构的快速设计和实现、高效的搜索算法和尽可能模拟人的智能。
1.象棋游戏的数据结构表示
我们知道五子棋有轻重缓急，有禁招。比如连续四招，肯定不会有三四个优先。但如果黑方有三三(含“四三三”)和四四(含“四四三”)，黑方只能以四三取胜。黑方走出禁手，就输了。五连和禁手同时形成的规则，前五胜，以此类推。但电脑毕竟不是人。他们可以像人类，但他们不能独立思考。所以有必要给计算机一个它能理解的判断标准。
下面，我列出了基本的国际象棋优先顺序：
做两个helliphellip做四、二、三helliphellip二二和一三，二三，四，四，三。
这样设置的原因是五子棋会动。只要形成五行，你就赢了。所以，形成的线条越多，你就越有优势。当然，棋数越多，积分也就越多。
然后，为了让电脑清楚地知道是否应该留下，给它一个标准：分数。在编程语言中：
枚举值{FAILED=-99999，SKIP=20，LENG=10，TWO=100，THREE=1000，IF0UR=10000，FOUR=50000，SF0UR=70000，WIN=100000 }；
如果某一点导致失败，则该分数为失败。因为它足够小，无论任何棋型组合且小于0，SKIP都给它20分，避免了电脑无棋可下的情况。冷是有长接可能的点，可能会导致禁手。二、三、四、赢分别是弱四、强四。强四分比普通的钝四分重要得多，比如一个活四，意味着胜负即将决出。第四，弱点是提供更大的灵活性。也许有某种冲-4不一定比冲-3更重要。这里没用过，以后还可以扩展。
2.五子棋算法介绍及初步实现。
2.1五子棋博弈树中的minimax搜索和alpha-beta；整齐
为了让讨论更有条理[5]，游戏双方分别命名为MAX和MIN。搜索的任务是为马克斯找到最佳的行动。假设MAX先动(此时暂时不考虑五子棋禁止等规则)，然后两个玩家轮流动。所以深度均匀的节点，对应MAX下一步移动的位置，称为MAX节点；奇数深度的节点对应于MIN的下一步移动位置，称为MIN节点(博弈树顶部节点的深度为0)。层k包括深度为2k和2k-1的节点。通常，博弈树的搜索深度用层数来表示。他可以表示预测向前的MAX和MIN交替运动的回合数。
整个棋盘估计的函数h(n)是一个静态估计函数。想象一下，当前棋局S是轮到电脑方下棋(用方框表示)，选择一个空的点作为电脑方的棋位(有几种选择)。然后考虑这种情况下玩家一方下的棋(用圆圈表示)；从某一圈棋局开始，选择一个空的点作为棋手的位置(有几种选择)。再次，形成一个盒子棋局，供电脑下棋；以此类推，可以形成一个以S为根节点的博弈树，以圈子博弈为二级子节点，以盒子博弈为三级子节点，以此类推。如果继续向前搜索，可以形成多层次的子节点。现在以向前搜索三级子节点为例来说明minimax的过程。对于第三层子节点的某个博弈n，求其估计值h(n)，假设已经形成博弈树，如图1 [2]，h(n)的值由每个节点旁边的值给出。
根据极大极小分析法，首先计算第三级子节点的h(n)值，然后第二级子节点的估计值取其后继子节点的最小值，根节点的估计值取其子节点的最大值。具有最大估计值的子节点是来自S的计算机的最佳方案.棋盘上的某一行、某一列或某一对角线是一种方式。这里用的棋盘是19行19列，所以行列方向有19 ^ 19=38路。从左下到右上有37条对角线，从左上到右下也有37条对角线。但是对于五子棋来说，必须有连续五个棋子在一条直线上才能赢。因此，在对角线上可以减少8条路径。所以，整个棋盘路的总数为：38 (37-8) (37-8)=96路。对于特定的国际象棋游戏n[14-15]，I路得分：
h(i)=h(i)t-hm(i)[1].
我们可以得到与极大极小搜索相同的结果，而无需搜索每个节点。放弃分支而不搜索分支节点的过程称为修剪。常见的剪枝方法是alpha-beta；剪枝算法。
在极小极大搜索过程中，存在一定程度的数据冗余。图2示出了左半部分的极大极小树的片段。节点下面是这个节点的值。设A为最大节点，节点B的值为18，节点D的值为16。由此可以判断节点C的值会小于等于16(取最小值)；而节点a的值是node Max(B，c)，也就是18，也就是说，不需要估计节点c的其他子节点的值，比如e，f，就可以得到父节点a的值，这样，节点d的后继兄弟节点减去所谓的Alpha剪枝(Alpha；修剪)。如图2所示：
同样，在图3右半部分的一棵极大极小树的线段中，设A为极大极小节点，节点B的估值为8，节点D的估值为l8，因此可以判断节点C的值将大于等于18(取最大值)；而节点a的值是Min(B，c)，也就是8。也就是说，不再需要寻找节点C的其他子节点的值，比如E和F，来得到父节点a的值，这样，节点D的后续兄弟节点就被剪掉了，这就是所谓的Beta剪枝(Beta；修剪)。图3:在minimax搜索中加入Alpha剪枝和Beta剪枝得到Alpha；-beta；搜索算法。
现在假设五子棋问题3深度的搜索树给；-beta；剪枝算法，用类C语言描述：
设置电脑为Max，人为Min，初始alphais-infin；beta是infin；Evalue()函数返回对当前情况的评估。
p点的黑子；
If(已到达最后一级搜索)return evaluate()；
Max(点p，；beta)函数，返回对Max节点最有利的一步的情况的静态评价函数值。反之，Min(点p，；beta)函数，返回对Min节点最有利的情况的静态评价函数值。这两个递归调用可以动态地改变搜索深度。
2.2优化估值函数
通过以上研究，我们可以看出，计算机在博弈过程中的行为是建立在估值函数基础上的，所以估值函数在很大程度上决定了计算机的棋力。我们可以用遗传算法来改进静态估计。
遗传算法的优势：
(1)因为搜索算法是从问题的解开始的，而不是一组参数。因此，由于局部振荡干扰而导致最优解失败的可能性大大降低。
(2)该算法能够聚焦于高性能部件，快速获得最佳参数。
遗传算法优化估计参数的过程：首先随机产生几组参数作为初始种群；其次，判断种群参数的收敛性，如果收敛，输出优化结果，结束评价过程，否则，进行复制操作，生成一组新参数；取0-1之间的随机数，将随机数与交叉概率进行比较；如果大于，则进行交叉运算，改变新的参数；如果小于，则不执行此步骤；取0-1之间的随机数，将该随机数与突变概率进行比较。如果大于，则进行变异操作，改变新的参数；否则，不要执行此步骤。其次，从总体中剔除一组较差的参数；然后跳回第二步判断是否已经收敛，这样循环就可以聚焦在性能高的部分，快速找到最佳参数。图4如下所示：
2.3禁止手特征计算
五子棋还有一个规则，就是禁手判断。当上面给出三个棋子时，得分为1000。如果是双三，需要乘以2，也就是2000。在电脑得分表中，会判断双三分比一个三分重要。计算机做出全局判断时也是如此，但如果计算机是盲目的，这一点就不能耽误，否则就会导致失败。但是计算机并不能真的自己判断，只能给他一个判断标准。处理的方法是在累加分数的时候加上一个判断语句。如果恰好形成双三，那么这个点不加到记分表上，其他禁手同样处理，就判为负。
3.结论与展望。
3.1摘要
本文介绍了用人工智能设计五子棋的一般方法。利用极大极小和启发式搜索的过程，通过静态估计函数估计各节点的代价，并通过遗传算法优化估计值，克服了主观因素的片面性。对博弈论的研究有一定的参考意义。在实际五子棋系统的设计中。这种方法只需向前搜索三步，就可以得到很好的结果。还可以增加搜索深度来提高系统的判断能力，但要以牺牲计算机的运算速度为代价。毕竟，如果你深化搜索，你将需要更多的计算。此外，还可以通过加入机器学习来进一步提高系统的智能，比如通过计算机记忆棋局，在对手下棋前将棋局与之前记忆的棋局进行比较，先判断出更好的棋。
3.2未来前景
随着未来Intel HP(超线程技术)的实现和多处理器PC的普及，需要应用并行思维来解决大数据计算量的人机博弈问题。快速的搜索速度和必要的“反思”，必然会给下棋计算机带来更多的智慧。
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