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python版AI五子棋
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项目背景
机器博弈是人工智能领域的重要分支，它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主，已经得到解决的棋类游戏，几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题，借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而，博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类，其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大，所以我们需要添加约束，并且采用合理的算法进行优化。
原理
对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题：
对于第一个问题，其实就是所谓的博弈树搜索，对于第二个问题，其实就是所谓的选择评估函数。评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣，其形式也千变万化。可以说，每个评估函数就是一个选手，对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施，当然他们的棋力也就因此各不相同了。但博弈树搜索就比较固定了，其核心思想无非是让计算机考虑当前局势下之后N步所有可能的情况，其中奇数步（因为现在轮到AI下）要让AI方的得分最大，偶数步要让AI方的得分最小（因为对手也就是人类，也可以选择最优策略）。
剪枝来减少计算量：
棋型知识库
活四：有两个连五点（即有两个点可以形成五），图中白点即为连五点。当活四出现的时候，整个局势已经无法阻止连五了，活四的归属方一定能取得胜利
冲四：有一个连五点，如下面三图，均为冲四棋型。图中白点为连五点。 相对比活四来说，冲四的威胁性就小了很多，因为这个时候，只要跟着防守在那个唯一的连五点上，冲四就没法形成连五。
活三：可以形成活四的三，如下图，代表两种最基本的活三棋型。图中白点为活四点。活三棋型是进攻中最常见的一种，因为活三之后，如果对方不以理会，将可以下一手将活三变成活四，而活四是无法防守的。所以，面对活三的时候，需要非常谨慎对待。在没有更好的进攻手段的情况下，必须对其进行防守，以防止其形成可怕的活四棋型。
眠三：只能够形成冲四的三，如下各图，分别代表最基础的六种眠三形状。图中白点代表冲四点。眠三的棋型与活三的棋型相比，危险系数下降不少，因为眠三棋型即使不去防守，下一手它也只能形成冲四，而对于单纯的冲四棋型，是可以很简单的防守住的。
活二：能够形成活三的二，如下图，是三种基本的活二棋型。图中白点为活三点。
眠二：能够形成眠三的二。图中四个为最基本的眠二棋型，图中白点为眠三点。
项目介绍
本项目使用python语言，主要使用博弈论算法，然后再窗口化界面，最终形成该AI项目。源代码实在太多了，还有图片文件，所以我就不直接贴在这里了。主页左侧联系我，我再单独发给你好了。希望本项目对你有所启发,你的三连是对我莫大的支持！