基于蒙特卡洛博弈树搜索和策略价值神经网络的五子棋AI，具有自我对弈和学习功能_GobangChess_AI3.0.zip

基于蒙特卡洛博弈树搜索和策略价值神经网络的五子棋AI，具有自我对弈和学习功能_GobangChess_AI3.0

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上传者： qq_46187594 时间： 2024-09-12

最基本的基于蒙特卡洛搜索树(MCTS)的五子棋。_MCTS_Gobang.zip

最基本的基于蒙特卡洛搜索树(MCTS)的五子棋。_MCTS_Gobang

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上传者： qq_46187594 时间： 2024-09-12

电脑五子棋游戏很经典

还不错的五子棋游戏，比较高的人工智能，专家级别很强

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上传者： wsmr213 时间： 2010-05-25

基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的五子棋对弈程序_NaiveGomoku.zip

基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的五子棋对弈程序_NaiveGomoku

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上传者： qq_46187594 时间： 2024-09-12

人工智能-项目实践-强化学习-基于强化学习的五子棋

人工智能_项目实践_强化学习_基于强化学习的五子棋

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上传者： admin_maxin 时间： 2022-04-03

基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明

基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明，含有代码注释，满分大作业资源，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋源码+详细文档说明基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习

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上传者： s44359487yad 时间： 2024-10-26

VC五子棋游戏论文，计算机论文

VC五子棋游戏论文，五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一

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上传者： zhouzhaosa 时间： 2009-09-12

基于蒙特卡洛树搜索的五子棋游戏人工智能现在可以在政策价值网络上进行训练. 一

基于蒙特卡洛树搜索的五子棋游戏人工智能现在可以在政策价值网络上进行训练. 一个蒙特卡洛树搜索算法实现的五子棋 AI，现可用神经网络训练模型。_Omega_Gomoku_AI

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上传者： qq_46187594 时间： 2024-10-03

基于启发搜索和剪枝的人机五子棋游戏python源码+代码注释.zip

基于启发搜索和剪枝的人机五子棋游戏python源码+代码注释.zip 【资源介绍】 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 设计要求 使用**Python**语言，结合**博弈树启发式搜索**和**alpha-beta**剪枝技术，开发一个人机五子棋博弈游戏 具体要点 1. 设计一个**15**行**15**列棋盘，要求自行给出估价函数，按**极大极小搜索方法**，并采用**α-β剪枝技术**； 2. 采用人机对弈方式，对弈双方设置不同颜色的棋子，一方走完一步后，等待对方走步，对弈过程的每个棋局都在屏幕上显示出来； 3. 当某一方在横、竖或斜方向上先有**5**个棋子连成一线时，该方为赢。

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上传者： liufang_imei 时间： 2023-07-10

基于蒙特卡洛树搜索和策略价值网络（强化学习）的AI五子棋算法

python编写，即跑即用，no bugs，有训练好的model。 使用蒙特卡洛树搜索与深度神经网络来设计一种基于强化学习的AI五子棋算法，实现了从零开始学习五子棋博弈的人工智能算法。

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上传者： weixin_39589455 时间： 2023-04-11

基于Java的五子棋游戏的设计(源代码+论文)

目录 基于Java的五子棋游戏的设计 Gobang Java-based games design 1.引言 1.1课题背景 1.2本课题研究的意义 1.3本课题的研究方法 2.课题相关基础 2.1五子棋 3.Java 3.1Java简介 3.2Java开发环境 4.课题详细研究方法 4.1程序结构说明 4.2棋盘及棋子的类 4.3胜负判断条件 4.4网络对战 4.5电脑AI 结 论 参考文献

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上传者： k2794009311 时间： 2023-03-04

基于蒙特卡洛博弈树搜索和策略价值神经网络的五子棋AI，具有自我对弈和学习功能_GobangChess_AI3.5.zip

基于蒙特卡洛博弈树搜索和策略价值神经网络的五子棋AI，具有自我对弈和学习功能_GobangChess_AI3.5

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上传者： qq_46187594 时间： 2024-09-12

基于蒙特卡洛树搜索的AI五子棋算法实现代码+文档说明

基于蒙特卡洛树搜索的AI五子棋算法实现代码+文档说明，大多数当代蒙特卡洛树搜索的实现都是基于UCT的一些变形。 [1] selection（选择）从根节点开始，选择连续的子节点向下至叶子节点，选择的方式使用UCB公式。 [2] expansion（扩展）除非任意一方的输赢使得游戏在叶节点结束，否则创建一个或多个子节点并选取其中一个节点。（本项目中选择创建多个子节点） [3] simulation（模拟）在从选择的子节点开始，用随机策略进行游戏 [4] backPropagation（传播）使用随机游戏的结果，更新从选择子节点至根节点。 基于蒙特卡洛树搜索总结 将模拟时间设置为5秒，大部分情况都可以赢我（我执黑棋的情况），我的水平不是很高； 将模拟时间设置至30秒，勉强可以和网上一个五子棋高手模式战平（因为棋盘大小原因，没有模拟到最后，大部分情况没有输赢），但是个人感觉处于落后状态； 如果仅仅使用树搜索，一直随机模拟对局，最后的结果并不理想，增加了形势判断，对三连子、四连子等情况的判断打分，大大增加了胜算； 特定情况（对方四连字或己方四连子）直接堵子，不进行模拟对局，缩短垃圾搜索时间。

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上传者： s44359487yad 时间： 2024-09-13

基于蒙特卡洛树搜索和策略价值网络（强化学习）的AI五子棋算法设计.docx

论文、报告形式阐述此算法，近2w字，非常详细、格式标准、可编辑。

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上传者： weixin_39589455 时间： 2021-02-25

基于蒙特卡洛树搜索的五子棋(GoBang)_MCTS_GoBang.zip

基于蒙特卡洛树搜索的五子棋(GoBang)_MCTS_GoBang

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上传者： qq_46187594 时间： 2024-09-12

实现了基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)

实现了基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)

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上传者： sinat_39620217 时间： 2023-07-13

MCTS-Gomoku-agent:使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）的AI Gomoku代理

MCTS-Gomoku-agent:使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）的AI Gomoku代理

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上传者： weixin_42133415 时间： 2021-03-27

基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）

基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业），含有代码注释，满分大作业资源，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋项目源码+说明（期末大作业）基于蒙特

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上传者： s44359487yad 时间： 2024-10-26

基于MCTS和卷积神经网络的五子棋策略研究.pdf

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上传者： jiebing2020 时间： 2021-09-25