求python极大极小值博弈树算法解决井字棋游戏问题代码?

最后,我们输出游戏结果。python def print_game_result(result):if result == 1:print('玩家 1 获胜!')elif result == 0.5:print('平局!')else:print('玩家 2 获胜!')通过上述代码,玩家可以与 AI 玩家进行井字棋对弈,AI 会通过极大极小值算法选择最佳下子。请注意,这段代码只是一个...
求python极大极小值博弈树算法解决井字棋游戏问题代码?
井字棋是一种简单的棋类游戏,玩家轮流在一个 3x3 的棋盘上放置棋子,先在任意一条直线上连成三个棋子的一方获胜。以下是一个使用极大极小值博弈树算法解决井字棋游戏问题的 Python 代码示例。

为了实现井字棋的 AI,我们首先定义棋盘、玩家以及极大极小值函数。

python
board = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] player1 = 'X' player2 = 'O'
接下来,我们定义极大极小值函数,用于搜索可能的最佳下子。

python
def max_min(board, depth, player):
if depth == 9:
return 0
if check_win(board, player):
return 1
if check_tie(board):
return 0.5
next_player = 'X' if player == 'O' else 'O'
board_copy = copy.copy(board)
value1 = max_min(board_copy, depth + 1, next_player)
board_copy[depth // 3][depth % 3] = player
value2 = max_min(board_copy, depth + 1, player)
return value1 if value1 > value2 else value2
此函数会检查游戏是否结束,并返回相应的值,0 表示平局,1 表示当前玩家胜利,0.5 表示为平局。

接下来,我们实现一个函数来打印棋盘。

python
def print_board(board):
for i in range(3):
print(board[i])
在主函数中,我们让玩家轮流下子,并判断游戏是否结束。

python
def main():
while True:
print_board(board)
pos = input(f'请输入玩家 1 的下棋位置(1-9):')
if pos.isdigit() and 1 <= int(pos) <= 9:
row, col = divmod(int(pos), 3)
board[row][col] = player1
else:
print('无效的位置,请重新输入')
if max_min(board, 0, player1) != 0:
break
player1, player2 = player2, player1
print_game_result(max_min(board, 0, player1))
最后,我们输出游戏结果。

python
def print_game_result(result):
if result == 1:
print('玩家 1 获胜!')
elif result == 0.5:
print('平局!')
else:
print('玩家 2 获胜!')
通过上述代码,玩家可以与 AI 玩家进行井字棋对弈,AI 会通过极大极小值算法选择最佳下子。

请注意,这段代码只是一个基础示例,根据具体需求可能需要进行修改和优化。2024-08-26
mengvlog 阅读 8 次 更新于 2025-07-19 06:34:01 我来答关注问题0
  • board = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] player1 = 'X' player2 = 'O'接下来,我们定义极大极小值函数,用于搜索可能的最佳下子。python def max_min(board, depth, player):if depth == 9:return 0 if check_win(board, player):return 1 if check_tie(board):retur...

  •  翡希信息咨询 如何学习蒙特卡罗树搜索(MCTS)

    要学习蒙特卡罗树搜索,可以按照以下步骤进行:理解MCTS的基本概念:MCTS是一种启发式搜索算法,特别适用于信息对称的组合博弈游戏,如围棋。它通过四个关键步骤:选择、扩展、模拟和反向传播来工作。掌握UCB算法:UCB算法是MCTS的核心,用于在选择子节点时权衡平均收益和未知领域的探索。它倾向于选择那些尚未充...

  •  深空游戏 五子棋入门级AI的设计与实现

    构建博弈树:博弈树用于描述五子棋游戏中双方轮流行动的过程。从根节点开始,每一步决策形成树的分支,直至叶子节点表示游戏结束。通过构建博弈树,可以对游戏状态进行可视化分析。采用极大极小值搜索算法:极大极小值搜索算法是一种常用的搜索方法,用于找出可能失败情况下的最小值。通过递归实现,从根节点开...

  •  文暄生活科普 基于wujian100 SoC的智能五子棋设备的设计实现及其与QQ游戏玩家的对战

    为了帮助理解AI决策过程,我们介绍了基于博弈树的五子棋AI算法及其工作原理。其中,极大极小值搜索算法用于搜索最佳落子点,而Alpha-Beta剪枝算法则通过剪枝不合适的节点来优化搜索效率。在硬件实现部分,我们使用XILINX VIVADO HLS工具编写了C++源程序,并综合生成硬件Verilog代码,封装为IP核集成到Wujian100 So...

  •  张三讲法 python版本五子棋

    后续可以尝试用博弈树算法尝试与当前算法进行比较。评分表算法牺牲了更高的精度,以求迅速的得出最佳落子点;而博弈树可以通过提前落子进行全局预判进行更全方位的对人类方的围追堵截。 另外,可以通过在课堂上学到的知识,比如BFS、DFS、A*算法、决策树算法 等应用于五子棋的智能决策中。 《人工智能》这门课让我对于...

檬味博客在线解答立即免费咨询

Python相关话题

Copyright © 2023 WWW.MENGVLOG.COM - 檬味博客
返回顶部