五子棋ai对弈软件-计算机五子棋游戏发展历史、五子棋计算机游戏系统的研究与设计

五子棋计算机游戏系统的研究与设计

【摘要】计算机博弈是人工智能领域最具挑战性的研究分支之一，是研究人脑思维的载体，是计算机技术与博弈论相结合的产物，是人工智能领域的“试验田”，被誉为人工智能的“果蝇”。因此，对计算机博弈的理论和实践研究将推动人工智能的发展。在计算机博弈中，棋类博弈是其研究热点之一五子棋ai对弈软件，因为人们认为棋类博弈中的智能信息可能应用于人类的智能活动。五子棋博弈是棋类博弈中至关重要的组成部分，其受欢迎程度仅次于国际象棋，具有聚集典型博弈意义、易于深入研究、博弈结果直接反映机器智能程度等优点。因此，可以将五子棋博弈作为计算机博弈的典型代表之一，进行深入研究吉祥物设计，从而推动计算机博弈理论和实践研究的发展，进而推动人工智能的不断进步。本文以五子棋为载体，对计算机博弈的相关理论和技术进行分析和研究。针对传统Alpha-Beta剪枝算法搜索效率低、博弈程度不高的问题，提出了基于连续四冲搜索的Alpha-Beta剪枝算法和基于搜索限制的Alpha-Beta剪枝算法；针对传统棋类估价函数参数主要依靠经验获取、人工调整，存在人为不确定性的问题，提出了一种新的自适应惯性权重混沌粒子群算法（A New Chaos Particle Swarm Optimization Based Adaptive Inertia Weight，CPSO-NAIW），并首次应用于五子棋估价函数参数优化问题。

实验结果表明五子棋ai对弈软件，本文提出的改进的Alpha-Beta剪枝算法有效提高了搜索效率和博弈水平；采用本文提出的CPSO-NAIW算法优化的五子棋博弈系统博弈水平得到了较大提升。本文首先介绍了计算机博弈的相关概念和技术，然后分析了五子棋博弈的组成部分并利用事件博弈论对其进行数学建模，研究了五子棋博弈中的搜索算法和估值函数，最后设计并实现了系统。本文的核心技术与创新点为：（1）提出了一种基于连续四步搜索的Alpha-Beta剪枝算法。根据五子棋博弈的特点，将连续四步搜索这一强大的进攻手段引入到Alpha-Beta剪枝算法中，并限制搜索范围并保存连续四步成功卡通人物，当下次遇到相同情况时，先搜索保存的连续四步走法，减少无用和重复的搜索，提高了搜索效率和博弈水平。 (2)提出了一种基于搜索限制的Alpha-Beta剪枝算法。根据五子棋走子相对集中、与战场分离的思想，对棋盘的搜索区域进行划分，根据不同搜索区域中的走子对局势的影响程度采用不同的搜索深度，减少无用搜索。该算法在不影响游戏水平的情况下提高了搜索效率。(3)提出了一种新的自适应惯性加权混沌粒子群算法（CPSO-NAIW）。

该算法从惯性权重的调整和如何跳出局部极值两个方面提升了粒子群优化算法（PSO）的性能。首先，通过粒子相对于群体极值位置的距离来动态调整权重，权重的变化与粒子的位置状态信息相关联，降低了算法陷入局部极值的概率。然后，当算法陷入局部极值时，对群体极值位置进行混沌优化，使粒子能够在局部极值之外寻找新的邻域和新的路径，增强了算法跳出局部极值的可能性。最后，首次将CPSO-NAIW算法应用于五子棋估价函数的参数优化问题，解决了传统估价参数仅靠人工调整，存在人为不确定性的问题。经过该算法优化的五子棋游戏系统的游戏水平显著提高。本文以五子棋为载体，对计算机游戏中至关重要的搜索算法和估价函数进行研究和改进。在搜索算法方面，提出了基于连续四冲搜索的Alpha-Beta剪枝算法和基于搜索限制的Alpha-Beta剪枝算法；在估值函数方面，提出了CPSO-NAIW算法并首次应用于估值函数参数优化问题。实验结果表明，两种改进的Alpha-Beta剪枝算法有效提高了搜索效率和博弈水平，经CPSO-NAIW算法优化参数的五子棋博弈系统博弈水平优势明显。

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