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...
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...
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...
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...
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...