五子棋人机对战算法分析
五子棋几种算法详解
五子棋几种算法详解算法一：这里讲述棋盘大小为10×10的人机对战五子棋实现方法，要看完整代码请看Java做的五子棋1.概述玩家每走一步，对于玩家和计算机，都根据获胜表对棋盘各个空棋位进行评分，每个位置的分数与下面这句话有关：该位置所在的每一种获胜组合中已经拥有的棋子数，然后对玩家和计算机产生的分数均衡，以判断计算机是进攻还是防守。
2.数据结构10×10的数据，用来记录棋盘状态；两个获胜表（[10][10][192]），也就是获胜组合，因为五个子一线则胜，不在一线上的五个子就不在一个组合中，对于10×10的棋盘获胜的组合有192种，下面将会详细说明，获胜表用来表示棋盘上的每个位置是否在玩家或计算机的获胜组合中；一个二维数组（[2][192]），记录玩家与计算机在各种获胜组合中填入了多少棋子；两个10×10的数组，用来记录玩家与计算机在各个棋盘位置上的分数，分数高的将是计算机下一步的着法。
3.计算获胜组合上图是一个10×10的五子棋棋盘，我们可以得出垂直方向上的获胜组合是10×6=60，同理，水平方向的获胜组合也是60，而两个倾斜方向上的获胜组合是(1+2+3+4+5)×2+6=36，即：60*2+36*2=192。
4.评分用两个数组存储每个棋位的分数，一个是计算机的，另一个是玩家的，表示该位置对于各方是最佳着法的肯定程度，对一个位置的评分就是：遍历该位置所在的每一种获胜组合，根据这个组合中已经拥有的己方棋子数1到4分别加不同分数，最后将这些所有的获胜组合所得出的分数相加就是该位置的分数，下图是对于黑方各棋位的评分（其中的1，2，3，4这几个值要根据实际需要来确定）。
5.思路算法二：1.关键词棋位：棋盘的任意一个能放置棋子的位置。
空棋位：没有放置棋子的棋位。
成五：同一色的五子连成一线，胜利。
活四：同一色的四子连成一线，且四子的两端是空棋位。
五子棋人机博弈实验报告
五子棋人机博弈实验报告目录一(课程设计目的............................................. 2 二(课程设计要求............................................. 2 三(课程设计内容............................................. 2 四(课程设计思想............................................. 2 五(系统实现 (2)设计平台 (2)数据结构设计 (3)程序流程图设计 (3)主要算法设计 (4)程序调试及运行结果.............................. 4 六(课程设计总结............................................. 5 七(参考资料................................................... 6 八(附录:五子棋博弈算法源代码 (7)1一( 课程设计目的通过上学期学习的《人工智能》学科，运用推理技术、搜索方法和决策规划和博弈树设计五子棋人机博弈系统，以此进一步深化对理论知识技术的了解，培养学生编程能力以及实践水平。
二(课程设计要求通过本次课程设计要求学生掌握以下内容:1.深入了解博弈树和alpha-beta剪枝算法。
2.设计出适合五子棋算法的启发式函数。
3.熟练掌握启发式的搜索方法。
三(课程设计内容本系统实现的是五子棋博弈算法，运用java语言实现了图形用户界面，方便用户使用。
算法采用了博弈算法和启发式函数进行搜索，人机对弈可自动判断输赢，结束后可重新开局。
四(课程设计思想本系统实现的是五子棋博弈算法，为了方便用户的使用，采用的是java图形用户界面技术。
为了记录棋盘的每一个下棋点，定义数组array[19][19]。
毕业设计(论文)-五子棋人机对弈程序设计[管理资料]
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五子棋人机对弈程序摘要：五子棋程序由两个主要部分组成：一个估值函数和一个树状搜索算法。
而程序依靠估值函数来判断对于一方来说什么局面是好而什么局面是坏，后者是用来搜索几乎全部可能的棋步次序，目的是为了找出对于程序来说是最佳的一条路线。
人工智能电脑下棋模拟的是人类的智能，它的启发式搜索是边走边试探，即极大极小法。
关键词：五子棋人工智能估值函数树状搜索算法极大极小法The program for Renju in man vs computerAbstract:The program for Renju is composed of two parts: a evaluation function and a hashtable tree-searching algorithm. The evaluation function is used to judge the advantage or disadvantage situation for each part, the hashtabletree-searching algorithm is used to search almost all the possible steps and find out the best pathway for the program. The computer of Artificial Intelligence (AI) imitate the intelligence of human, its inspiring search way is Go and Explore, namely, Minimax.Key words:Renju Artificial Intelligence (AI)evaluation function hashtable tree-searching algorithmMinimax五子棋人机对弈程序目录中文摘要英文摘要第一章引言 (5) (5)、内容及作者的任务 (5)第二章研究现状及设计目标 (7) (7) (7) (8)第三章要解决的几个关键问题 (9) (9) (9) (9) (13) (13) (13) (14)第四章系统结构与模型 (16) (16) (16) (16)（Minimax Algorithm） (18)Alpha-Beta剪枝(Alpha-Beta Purning) (19) (21) (21) (22)第五章系统实现技术 (25) (25) (25) (28) (29) (31) (31) (33) (37)第六章性能测试与分析 (41)、硬件环境 (41) (41) (41) (42) (42)第七章结束语 (47)参考文献 (48)附录：程序清单（附光盘）第一章引言五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。
五子棋AI算法分析
五子棋AI规则五子棋AI算法分析：制作五子棋的AI ，我们首先从五子棋的规则谈起，五子棋分为“有禁手”和"无禁手" 两种规则。
相对而言，“有禁手”的规则更为专业些，而“无禁手”的规则更为大众些，所以，这里我们以“无禁手”的规则制作五子棋游戏。
对于五子棋的AI 而言，主要的思路就是对棋盘上的棋子进行分析，记录自己与对手的棋型，进而对其进行判断，根据对自己更有利的原则，进行优先级分析，然后选定要下棋子的点，并对其进行赋值。
下面是五子棋的棋型的分类：1.五子：某一方形成五个相同颜色的棋子相连2.活四：形成四子相连，并且两端是都没有子的3.冲四：形成四子相连，并且有一端是有对方棋子或者是墙壁，而另一端是没有子的4.活三：形成三子相连，并且两端是都没有子的5.死三：形成三子相连，并且有一端是有对方棋子或者是墙壁，而另一端是没有子的6.活二：形成两子相连，并且两端是都没有子的7.死二：形成两子相连，并且有一端是有对方棋子或者是墙壁，而另一端是没有子的8.单子：一个棋子最后是对形成各种棋型进行一个评估，以方便于去对下子的位置做出最优的选择。
所以给落子的“点”相应的评分，去判断该点会形成什么样的棋型：1.五子：1002.活四：803.活三: 704.冲四: 605.死三：506.活二: 407.死二：308. 单子：０接下来就是对＜自己的棋型＞进行分析，然后对＜对方的棋型＞分析，进而对自己和对家进行总体的打分，得出自己应该是应该进行进攻还是防守。
（这是一个基本思路，具体在实现过程中在进行添加）高级AI 思索：将每个位置进行分析，假设AI落子在该位置，用以上打分规则为AI打分,并将得到的分数加一。
然后，假设玩家落子在该点，为玩家打分，然后将所有的分值汇总。
取最高分作为这个位置的估分，接下来就是取分数最高的位置下棋了。
“位置估分”，下棋的时候，既可以考虑到自己攻击对手，又能考虑到对对手的防御，可以说，很多时候可以顶上考虑两步的AI。
五子棋算法详解
五子棋算法详解——解决方案之一这里讲述棋盘大小为10×10的人机对战五子棋实现方法，要看完整代码请看AS3做的五子棋1. 概述玩家每走一步，对于玩家和计算机，都根据获胜表对棋盘各个空棋位进行评分，每个位置的分数与下面这句话有关：该位置所在的每一种获胜组合中已经拥有的棋子数，然后对玩家和计算机产生的分数均衡，以判断计算机是进攻还是防守。
2. 数据结构10×10的数据，用来记录棋盘状态；两个获胜表（[10][10][192]），也就是获胜组合，因为五个子一线则胜，不在一线上的五个子就不在一个组合中，对于10×10的棋盘获胜的组合有192种，下面将会详细说明，获胜表用来表示棋盘上的每个位置是否在玩家或计算机的获胜组合中；一个二维数组（[2][192]），记录玩家与计算机在各种获胜组合中填入了多少棋子；两个10×10的数组，用来记录玩家与计算机在各个棋盘位置上的分数，分数高的将是计算机下一步的着法。
3. 计算获胜组合上图是一个10×10的五子棋棋盘，我们可以得出垂直方向上的获胜组合是10×6=60，同理，水平方向的获胜组合也是60，而两个倾斜方向上的获胜组合是(1+2+3+4+5)×2+6=36，即：60*2+36*2=192。
五子棋算法详解本文链接:/wwwanq/blog/item/66a9f4c5f390cdc338db497f.htm l4. 评分用两个数组存储每个棋位的分数，一个是计算机的，另一个是玩家的，表示该位置对于各方是最佳着法的肯定程度，对一个位置的评分就是：遍历该位置所在的每一种获胜组合，根据这个组合中已经拥有的己方棋子数1到4分别加不同分数，最后将这些所有的获胜组合所得出的分数相加就是该位置的分数，下图是对于黑方各棋位的评分（其中的1，2，3，4这几个值要根据实际需要来确定）。
5. 思路“五子棋”游戏的编程思路1、对棋盘上无子点进行分值评定，分值最高的点即为下一手棋的落点2、每一点有四个方向（横、竖、斜、斜）成五子可能，（4）3、每点在一个方向可以有五种呈五子排列形状（5）4、每点在每个方向有进攻和防守两个作用（2）5、具体量化确定如：每种情况，如：进攻：有1子（+1）、2子（+5）、三子（+25）防守：有1子（+1）、2子（+4）、三子（+16）（每次量化，如果五格中有对方子，该过程进攻分值为零，每次量化，如果五格中有己方子，该过程防守分值为零，）将每点的20次进攻和20次防守的分值相加，即为该点总分值按照这个思路编制的五子棋，有可能你自己都会输给机器当然，在具体编制过程时，还要考虑中心点分值稍高；已经有四子（对方和己方）的情况；六子情况；出界；对与最高分接近的点进行随机取点，以便程序具有随机性；以及已成五子等情况。
五子棋人工智能算法设计与实现
五子棋人工智能算法设计与实现五子棋是一种流行的策略游戏，玩家需要在一个15×15的棋盘上相互交替放置黑色和白色的棋子。
游戏的规则简单，但在实际游戏中，需要考虑到许多因素，例如棋盘的当前状态、对手的反应以及自己的策略，这使得五子棋成为一个很有挑战性的游戏。
在设计和实现一个五子棋算法时，需要考虑以下步骤：游戏状态表示：算法首先需要一个方法来表示当前的游戏状态。
这可以通过一个函数来完成，该函数接受当前棋盘上的所有棋子作为输入，并返回一个字符串或字节串表示当前游戏状态。
搜索算法：搜索算法是人工智能算法的核心，它需要找到一个好的落子位置。
常见的搜索算法有暴力搜索、极小化极大搜索（MinMax）算法以及A*搜索算法等。
在五子棋中，可以使用极小化极大搜索算法来找到一个好的落子位置。
评估函数：评估函数用于评估棋盘的当前状态以及每个可能落子的得分。
在五子棋中，评估函数需要考虑当前棋盘上的连珠、对手的威胁以及自己可能形成的威胁等因素。
剪枝：在极小化极大搜索算法中，可以使用剪枝来减少搜索的深度和广度。
通过剪枝，可以排除一些明显不好的落子位置，从而提高搜索效率。
玩家和电脑的落子：在实现算法时，需要编写一个函数来处理玩家和电脑的落子。
这个函数应该接受当前游戏状态和玩家选择的落子位置作为输入，然后更新棋盘状态并返回下一步棋盘状态和落子信息。
游戏结束条件：算法还需要检测游戏是否已经结束。
在五子棋中，当一方获胜时，游戏结束。
public class Gomoku {private static final int SIZE = 15;private int board = new int[SIZE][SIZE];private int heuristic = new int[SIZE][SIZE];public void init() {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {for (int j = 0; j < SIZE; j++) {board[i][j] = 0;public int get(int x, int y) {return board[x][y];public void set(int x, int y, int player) {board[x][y] = player;}随着技术的飞速发展，高性能计算在各个领域的应用越来越广泛。
五子棋人机对战原理
五子棋人机对战原理
五子棋人机对战原理:
五子棋人机对战是一种智能对弈方式，通过计算机程序模拟人类玩家与计算机AI进行对战。
其原理主要包括以下几个方面：
1. 搜索算法：计算机AI采用搜索算法来探索可能的游戏走法，并选择最优的下子位置。
常用的搜索算法包括博弈树搜索、α-β剪枝、蒙特卡洛树搜索等。
通过搜索算法，计算机可以预测对手的走法，并选择最有利的下一步。
2. 评估函数：评估函数是五子棋人机对战中非常重要的组成部分。
它根据当前棋局的特征和局势来评估棋局的好坏。
评估函数可以考虑棋子的位置、连子数、棋局的开放度、对手的威胁等因素。
计算机通过评估函数来选择最优的下子位置。
3. 模式库：人机对战中的模式库是一种存储了棋局模式和相应下子位置的数据库。
计算机可以通过模式库来快速判断当前棋局是否符合某个已知的胜利模式，并做出相应的决策。
模式库可以提高计算机的搜索效率，加快计算机下子的速度。
4. 前沿搜索：为了减小计算复杂度，常常采用前沿搜索方法。
即只保留搜索树上一定深度内的节点信息，而将其他未搜索的节点进行剪枝。
这样可以大大缩小搜索空间，提高计算效率。
综上所述，五子棋人机对战的原理主要包括搜索算法、评估函数、模式库和前沿搜索等。
通过这些技术，计算机可以模拟人类玩家的思考过程，选择最优的下子位置。
与人类对战时，计算机AI可以根据实时情况作出相应的调整，使得对战更有挑战性和趣味性。
《2024年五子棋人工智能算法设计与实现》范文
《五子棋人工智能算法设计与实现》篇一一、引言五子棋是一款源自中国古代的经典策略游戏，近年来，随着人工智能技术的发展，其对战成为了众多算法挑战的对象。
本篇文章旨在阐述一个关于五子棋的人工智能算法的设计与实现过程。
我们将从算法设计思路、实现方法、性能评估等方面进行详细介绍。
二、算法设计思路五子棋算法的设计主要围绕棋局评估、策略选择和落子决策三个核心环节。
1. 棋局评估棋局评估是对棋局的整体评价。
我们需要通过一系列规则和算法来评估当前棋局对玩家的优势和劣势。
棋局评估需要综合考虑到各种可能的变化和风险，以及对手可能的反击和策略。
2. 策略选择策略选择是根据棋局评估结果，选择最优的行动方案。
这需要具备强大的学习和推理能力，能够根据历史数据和当前局面，预测未来可能的走势。
3. 落子决策落子决策是在策略选择的基础上，选择最佳的落子位置。
需要结合自身的知识和对对手的了解，以及棋局的复杂性，选择最佳的落子位置。
这需要综合考虑当前棋盘的状态、自身的局势、对手的动向等多个因素。
三、算法实现在五子棋算法的实现过程中，我们主要采用了深度学习、机器学习等技术。
1. 深度学习在棋局评估中的应用深度学习模型能够从大量数据中学习到五子棋的规则和策略。
通过构建深度神经网络，我们可以对当前棋局进行全面而准确的评估。
2. 机器学习在策略选择和落子决策中的应用机器学习模型能够根据历史数据和当前局面，预测未来可能的走势。
通过构建强化学习模型，我们可以让在不断试错中学习和改进自身的策略和决策。
四、性能评估为了验证五子棋算法的性能，我们进行了大量的测试和评估。
我们分别在不同的规则、不同的对手强度下进行了测试，包括与人类高手进行对战。
通过这些测试，我们发现我们的算法在大多数情况下都能取得较好的成绩，尤其在处理复杂局面时表现出了较高的能力和效率。
然而，我们的仍然存在一些不足之处，比如在面对复杂的对手时可能会陷入僵局或者做出不合理的决策。
为了解决这些问题，我们将继续改进算法和模型，进一步提高的性能和鲁棒性。
五子棋人机对战算法分析
总的来说，要让电脑知道该在哪一点下子，就要根据盘面的形势，为每一可能落子的点计算其重要程度，也就是当这子落下后会形成什么棋型（如：“冲四”、“活三”等），然后通览全盘选出最重要的一点，这便是最基本的算法。
当然，仅靠当前盘面进行判定是远远不够的，这样下棋很轻易掉进玩家设下的陷阱，因为它没有考虑以后的变化。
所以在此基础上我们加入递归调用，即：在电脑中猜测出今后几步的各种走法，以便作出最佳选择，这也是我们下棋时常说的“想了几步”。
如此一来您的程序便具有一定的水平了。
什么？不信！过来试试吧！总体思路弄清之后，下面进行具体讨论：一：数据结构先来看看数据结构，我们需要哪些变量？首先得为整个棋盘建立一张表格用以记录棋子信息，我们使用一个15*15的二维数组Table[15][15] (15*15是五子棋棋盘的大小)，数组的每一个元素对应棋盘上的一个交叉点，用…0‟表示空位、…1‟代表己方的子、…2‟代表对方的子；这张表也是今后分析的基础。
在此之后还要为电脑和玩家双方各建立一张棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4]，用来存放棋型数据，就是刚才所说的重要程度，比如用…20‟代表“冲四”的点，用…15‟代表“活三”的点，那么在计算重要性时，就可以根据20>15得出前者比后者重要，下子时电脑便会自动选择“冲四”的点。
那为什么棋型表要使用三维数组呢？因为棋盘上的每一个点都可以与横、竖、左斜、右斜四个方向的棋子构成不同的棋型，所以一个点总共有4个记录；这样做的另一个好处是可以轻易判定出复合棋型，例如：假如同一点上有2个…15‟就是双三、有一个…15‟和一个…20‟就是四三。
怎么样！3个数组构成了程序的基本数据骨架，今后只要再加入一些辅助变量便可以应付自如了。
应该不会太难吧？OK！有了这么多有用的数据，我们就可以深入到程序的流程中去了。
二：程序流程我们主要讨论五子棋的核心算法，即：人工智能部分，而其他像图形显示、键盘鼠标控制等，因较为简单，所以就不作过多介绍了。
五子棋游戏人机对奕中AI算法研究论文
摘要本系统将利用五子棋游戏作为研究对象，通过设计出一个能够实现两种不同对战模式的五子棋游戏。
并对所涉与到的相关技术进展初步的探讨，将重点放在人机对奕中AI算法研究方面。
游戏中提供两种选择模式：人机对战和人人对战。
在人机对战中玩家通过选择不同的AI等级和电脑一决高低。
在人人对战中双方可以进展下棋，并通过禁手算法实现禁手规如此关键词五子棋、博奕AI算法、iosI / 53Abstract[Click here and input abstract in English]This system will use Renju as research objects, passing to design a Renju game that can provide two kinds of dissimilarities to the play mode. to involve to of the related technique carry on the study of the first step, play more attention in the AI calculate way research aspect.It provide two kinds of choice modes in the game:Person's machine to the war and the everyone to war.The player passes to choose the different AI grade and puter in person's machine the rightness the war a definitely superiority.Both parties can carry on play chess in the everyone the rightness the war。
第7讲 五子棋游戏人机对弈
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关于坐标系和数组下标的说明
客户区中的坐标系(注意与几何坐标系的区别)： 原点在左上角，x轴向右、y轴向下。 原点在左上角 x轴向右 y轴向下 坐标系与二维数组下标 程序中用到的二维数组，一般第1维下标用x，表示行 表示行， 第 维下标用x 表示行 维下标用y 表示列 表示列。 第2维下标用y，表示列 在本程序中，为了与客户区坐标系一致，约定 m_board数组第 维表示x坐标方向，第 维表示y m_board数组第1维表示x坐标方向 第2维表示y坐标 数组第1 方向，从而x坐标表示“列”，y坐标表示“行”。 “ “ 方向 为什么要这样处理？主要是为了方便程序计算，例 如，在响应鼠标左键时，需要将客户区坐标转换成 m_board数组的下标，这样，x坐标跟第1维是对应 的。
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平时非正规的五子棋比赛，一般不需指定开局 不需指定开局、对弈双方 不需指定开局 黑方也没有禁手。但从理论上讲，先行方 轮流下子即可，黑方也没有禁手 黑方也没有禁手 先行方 (即执黑方)胜率要高一些 即执黑方)胜率要高一些。
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课程作品参考
目前还没有完全遵守竞赛规则 没有完全遵守竞赛规则的五子棋程序（双人对弈(单 没有完全遵守竞赛规则 机或网络，人机对弈），甚至能判断禁手 能判断禁手的程序都很少。 能判断禁手 课程作品参考：开发一个完全遵守五子棋竞赛规则的程序 开发一个完全遵守五子棋竞赛规则的程序， 开发一个完全遵守五子棋竞赛规则的程序 双人对弈，人机对弈均可。要求： 黑方指定开局、三手可交换、五手两打。 能判断禁手。 其他辅助功能：能记录每步走棋、能悔棋。
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为什么可以不考虑反方向 不考虑反方向？ 不考虑反方向
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572个获胜组合 572个获胜组合 个获胜组合：
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五子棋人工智能算法设计与实现
五子棋人工智能算法设计与实现五子棋人工智能算法设计与实现一、引言五子棋，作为一种古老而又广泛流行的棋类游戏，一直以来都备受人们的喜爱。
它不仅考验玩家的智力和思维能力，同时也是人工智能算法在博弈领域中的经典案例之一。
本文将重点探讨五子棋人工智能算法的设计与实现，通过对五子棋的规则和特性的分析，提出一种基于博弈树搜索的算法，并进行相应的实验，来验证这一算法在五子棋中的有效性。
二、五子棋的规则和特性五子棋是一种双人对弈的棋类游戏。
目标是在一个15x15的棋盘上，以先连成五子的玩家为胜利。
每个玩家轮流下子，只能在无子的位置下子，棋子只能放在网格交叉点上。
在五子棋中，我们需要考虑如下几个规则和特性：1. 规模较小：相较于国际象棋等游戏，五子棋的规模较小，棋盘上只有225个空位，而且在早期阶段每个空位都有很多可供选择的位置。
2. 复杂度高：尽管规模小，但五子棋的游戏复杂度非常高，下棋的每一步对于后面的局势都会产生重要的影响。
3. 搜索空间大：在五子棋中，游戏的可能走法非常多，根据计算，一个人的平均走法数可以达到10^170种。
基于以上特点，设计一个高效的五子棋人工智能算法是非常具有挑战性的。
三、五子棋人工智能算法的设计思路针对五子棋的规则和特性，我们提出了一种基于博弈树搜索的算法，以实现人工智能在五子棋中的应用。
1. 构建博弈树：首先，我们需要构建五子棋的博弈树。
根节点表示当前局面，每个子节点表示每一步的下棋位置。
我们假设每个玩家都做出最优的选择，通过递归的方式，构建一棵完整的博弈树。
2. 构建评估函数：为了对博弈树进行评估，我们需要设计一个评估函数来评估每个局面的优劣。
该函数可以根据棋盘上的棋子分布情况、连子数目以及棋子的位置等来计算得分，越高表示该局面越好。
3. Alpha-Beta剪枝：由于搜索空间非常大，传统的博弈树搜索算法效率较低。
为了提高搜索效率，我们引入Alpha-Beta剪枝算法。
这一算法可以在搜索过程中剪去一些不必要的分支，使搜索过程更加高效。
五子棋之人机对弈智能报告
《人工智能课程设计》课题名称：五子棋之人机对弈五子棋之人机对弈摘要：项目完成了一个人机对弈的五子棋游戏。
游戏采用按钮做棋子，棋子图标来填充按钮。
首先，继承java的JFrame类创建了一个窗口，并在窗口中添加了一系列菜单选项和按钮，同时并为菜单、按钮组件添加事件动作和监听器，并设置按钮组件的坐标位置。
窗体上方为菜单选项，分别有新游戏、悔棋、认输、退出、帮助、关于菜单；下方为12x12的按钮棋盘。
玩家下子后，电脑会自动计算棋盘上的最优下棋坐标，然后在此坐标对应的按钮上填充棋子图标。
在下子过程中，用一个坐标数组来保存每个棋子坐标，用于悔棋时做出相应动作。
最终赢家由电脑计算，玩家和电脑谁先五子连珠谁就先获胜。
开发工具语言：eclipse工具+ java语言游戏背景：五子棋游戏不但容易上手，而且它区别于别的游戏，它不但能使人娱乐，而且能使人的头脑变得更加聪明。
而五子棋对战有两种模式：一.人机对战；二.双人对战。
这些给人无限乐趣的用途正是人工智能的杰作。
正因为这样它鼓励着人们对它不断研究，这在很大程度上促进了人工智能的发展，反过来人工智能的理论和技术上的突破能够使五子棋程序更完美、更受欢迎！同时，五子棋游戏程序的开发也使得五子棋这个游戏得到了广泛的推广，让世界各地的人们知道五子棋，随时地玩上五子棋，这已经不再是梦想了。
五子棋游戏程序使得越来越多的人喜欢上了五子棋，热爱下五子棋，它是具有很好的带动性的。
随着互联网络的不断普及，越来越多的人可以在网络上就能够与他人下五子棋了。
课题研究的现状:随着五子棋事业的发展，五子棋在国际国内的交流和比赛越来越多，随之也带动了越来越多的五子棋爱好者。
目前，五子棋在我国的很多大、中城市发展很快，尤其是首都北京，曾多次举办了五子棋的各种比赛，中央电视台体育频道也长期播放着五子棋的讲座，还有，一些大型企业和单位也曾举办过五子棋的比赛。
这些活动表明，五子棋在我国有着广泛的群众基础，是一项人民群众喜闻乐见的体育运动。
人机对战五子棋游戏算法
人机对战五子棋游戏算法2007年08月29日星期三 20:07此算法计算机会辨别在同一条直线或者对角线上的棋子个数是玩家的多还是计算机的多.若玩家的多,计算机就会把棋子下到玩家最有可能获胜的位置上,相反如果计算机的多,计算机就会把棋子下到自己最有可能获胜的位置上.效果图如下:此函数为自定义函数,表示轮到玩家下棋void CFiveChessDlg::computerTurn(){//计算玩家在空格子中的获胜分数for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<10;j++){playerGrades[i][j]=0;if(2==board[i][j]){for(k=0;k<192;k++){if(playerTable[i][j][k]){switch(chessCount[0][k]){case 1:playerGrades[i][j]+=5;break;case 2:playerGrades[i][j]+=50;break;case 3:playerGrades[i][j]+=100; break;case 4:playerGrades[i][j]+=400; break;}}}}}}//计算计算机在空格子中的获胜分数for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<10;j++){computerGrades[i][j]=0;if(2==board[i][j]){for(k=0;k<192;k++){if(computerTable[i][j][k]){switch(chessCount[1][k]){case 1:computerGrades[i][j]+=5; break;case 2:computerGrades[i][j]+=50; break;case 3:computerGrades[i][j]+=100; break;case 4:computerGrades[i][j]+=400; break;}}}}}}if(start==true)//游戏开始，计算机第一次下棋时执行{if(2==board[4][4]){m=4;n=4;}else{m=5;n=5;}start=false;}else{for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<10;j++){if(2==board[i][j]){if(computerGrades[i][j]>=computerTopGrade){computerTopGrade=computerGrades[i][j];computerTopGradeX=i;computerTopGradeY=j;}if(playerGrades[i][j]>=playerTopGrade){playerTopGrade=playerGrades[i][j];playerTopGradeX=i;playerTopGradeY=j;}}}}if(computerTopGrade>=playerTopGrade)//攻击，计算机较具优势 {m=computerTopGradeX; //将棋子摆在自己最有可能获胜的位置上进行攻击n=computerTopGradeY;}{m=playerTopGradeX; ////将棋子摆在玩家最有可能获胜的位置上进行防守n=playerTopGradeY;}}computerTopGrade=0;playerTopGrade=0;board[m][n]=1; //设定为计算机的棋子computerCount++;if((50==playerCount)&&(50==computerCount)){tie=true;over=true;}for(i=0;i<192;i++){if(computerTable[m][n][i]&&chessCount[1][i]!=6){chessCount[1][i]++;}if(playerTable[m][n][i]){playerTable[m][n][i]=false;chessCount[0][i]=6;}}player=true;computer=false;}OnTimer函数用来没间隔一段时间执行的函数,程序每间隔一段时间来判断是轮到计算机下棋还是玩家下棋,然后贴上相应的棋子void CFiveChessDlg::OnTimer(UINT nIDEvent){// TODO: Add your message handler code here and/or call default if(!over){if(computer)computerTurn();for(i=0;i<=1;i++){for(j=0;j<192;j++)if(5==chessCount[i][j]) //判断任一方在任意一个获胜组合中是否有5个棋子{if(0==i){playerWin=true;over=true;break;}else{computerWin=true;over=true;break;}}if(over)break;}}}GetDlgItem(IDC_TIPSTATIC)->SetWindowText("小样，该你下了......");//没有任一方获胜for(i=0;i<10;i++){for(j=0;j<10;j++){if(0==board[i][j]) //贴上玩家棋子{BITMAP bm;CDC dcMem;CDC* pDC;CBitmap *pGreenBmp;CBitmap *pOldBitmap;pDC=GetDC();pGreenBmp=new CBitmap;pGreenBmp->LoadBitmap(IDB_GREENBMP);pGreenBmp->GetObject(sizeof(BITMAP),(LPVOID)&bm); dcMem.CreateCompatibleDC(pDC);pOldBitmap=dcMem.SelectObject(pGreenBmp);pDC->BitBlt(i*50+13,j*50+13,46,46,&dcMem,0,0,SRCCOP Y);delete pDC->SelectObject(pOldBitmap);}if(1==board[i][j]) //贴上计算机棋子{BITMAP bm1;CDC dcMem1;CDC* pDC1;CBitmap *pPurpleBmp;CBitmap *pOldBitmap1;pDC1=GetDC();pPurpleBmp=new CBitmap;pPurpleBmp->LoadBitmap(IDB_PURPLEBMP);pPurpleBmp->GetObject(sizeof(BITMAP),(LPVOID)&bm1); dcMem1.CreateCompatibleDC(pDC1);pOldBitmap1=dcMem1.SelectObject(pPurpleBmp);pDC1->BitBlt(i*50+13,j*50+13,46,46,&dcMem1,0,0,SRCC OPY);delete pDC1->SelectObject(pOldBitmap1);}}}if(playerWin)GetDlgItem(IDC_TIPSTATIC)->SetWindowText("不错啊，你居然赢了，恭喜恭喜！");if(computerWin)GetDlgItem(IDC_TIPSTATIC)->SetWindowText("哎！你这倒霉孩子，可怜哦，输了！");if(tie)GetDlgItem(IDC_TIPSTATIC)->SetWindowText("功夫相当，平分秋色！");CDialog::OnTimer(nIDEvent);}。
五子棋人工智能权重估值算法
五子棋人工智能权重估值算法一、五子棋介绍五子棋是中国古代的传统黑白棋种之一。
现代五子棋日文称之为“連珠”,英译为“Renju”,英文称之为“Gobang”或“FIR”(Five in a Row的缩写),亦有“连五子”、“五子连”、“串珠”、“五目”、“五目碰”、“五格”等多种称谓。
五子棋不仅能增强思维能力,提高智力,而且富含哲理,有助于修身养性。
五子棋既有现代休闲的明显特征“短、平、快”,又有古典哲学的高深学问“阴阳易理”;既有简单易学的特性,为人民群众所喜闻乐见,又有深奥的技巧和高水平的国际性比赛;它的棋文化源渊流长,具有东方的神秘和西方的直观;既有“场”的概念,亦有“点”的连接。
它是中西文化的交流点,是古今哲理的结晶。
黑白双方依次落子,任一方先在棋盘上形成横向、竖向、斜向的连续的相同颜色的五个(含五个以上)棋子的一方为胜。
这种规则适合初学的五子棋爱好者。
因为这种规则下黑棋胜算较大。
甚至已经有人证明在黑白双方都不出现错误的情况下,黑棋可以必胜。
所以一般要求连续玩两盘,即任一方执黑,执白各一次。
二、逻辑变量与常量逻辑变量与常量的分析如下:Public Const Five As Integer = 3000 '五子连线得分Public Const FFDL As Integer = 2900 '双活四得分Public Const FFSL As Integer = 2800 '活四成四得分Public Const FTDL As Integer = 2700 '活四活三得分Public Const FL As Integer = 2600 '单活四得分Public Const FFNL As Integer = 2500 '双成四得分Public Const FTSL As Integer = 2400 '成四活三得分Public Const TTDL As Integer = 2300 '双活三得分Public X%, Y% '水平与垂直坐标Public Xt%, Yt% '临时横纵坐标Public CountNum% '棋步总数记录变量Public Piece() As Integer ' 0表示空闲,1为玩家1,2为玩家2Public Piecet() As Integer '用于估值函数使用的临时数组Public GameOrNot As Boolean '是否游戏中Public Flag As Byte '行棋变量,表示该谁下棋,数值与棋子变量相同Public PieceRec() As Integer '定义棋步记录变量以记录所走棋步Public AIOrNot As Boolean '是否人机对战模式,人机对战则为TruePublic LBlock(4) As Boolean, RBlock(4) As Boolean '左堵右堵记录变量数组Public EmptyNumE(4) As Byte '定义空个数记录变量数组Public PieceNum(4) As Byte '定义棋子个数记录数组Public ScoreE(4) As Integer '定义得分数组Public ScoreS As Integer '定义得分记录空间变量Public FirstMove As Boolean '是否玩家先行注:以上声明均在模块中进行。
五子棋人机对弈
【概述】五子棋是一种大众喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性何消遣性。
这里设计了一个简单的五子棋程序，采用对空格点进行评分排序的算法。
近来随着计算机的快速发展，各种棋类游戏被纷纷请进了电脑，使得那些喜爱下棋，又常常苦于没有对手的棋迷们能随时过足棋瘾。
而且这类软件个个水平颇高，大有与人脑分庭抗礼之势。
其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表；其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱；而我也做了一个“无比”简单的五子棋算法。
总的来说（我们假定您熟悉五子棋的基本规则），要让电脑知道该在哪一点下子，就要根据盘面的形势，为每一可能落子的点计算其重要程度，也就是当这子落下后会形成什么棋型（如：“冲四”、“活三”等），然后通览全盘选出最重要的一点，这便是最基本的算法。
主程序模块包括：数据结构，评分规则，胜负判断，搜索最优空格的算法过程。
【关键字】人工智能，博弈树，五子棋，无禁手，评分，搜索，C，随机。
【环境】XP/TC3.0【算法及解析】（无禁手）一.数据结构：本程序中只使用了一个19×19的二元结构数组如下定义：Typedef Struct{int player;int value[8][5];long int score;}map[19][19];其中map[i][j]保存i行j列棋子信息，player为下棋方，value数组记录八个方向的连续5个棋子的信息，为以后评分服务。
Score为空格评分。
以及数据结构可以满足初级人机对弈程序的功用。
对比其他程序结构：王小春五子棋源码：该程序采用链表节点结构，保存下子信息，该结构主要为悔棋提供方便（虽该源码为开发悔棋功能）Typedef struct Step{int m;int n;char side;};为链表clist节点,m,n表示两个坐标值，side表示下子方相对于我的程序中的player.另外该程序还使用一个二维数组map[][],来保存棋盘信息。
五子棋人工智能的分析与实现
五子棋人工智能的分析与实现摘要：机器博弈是人工智能的一个重要研究分支，本文通过设计一个五子棋智能博奕程序，采用传统的博弈树算法，利用剪枝和极大极小树搜索最佳位置，从而实现人机智能博弈。
并对现有算法存在的问题进行探究改进，最后给出程序实例，结果表明效果比较理想。
关键词：五子棋；人工智能；博弈；1 主要传统算法1.1 博弈树传统的算法是采用博弈树法来设计程序。
以甲乙两人下棋为例，甲有很多种落子方式，乙也有多种应对走法，如果把所有的走法列出来，自然就构成了一棵树，即为搜索树，也称博弈树。
树的根结点为先手的第一步走法，下面的走法构成了树的子结点，直至棋局结束。
显然，如果棋盘足够大，子结点数会以几何级数上升，而我们的任务是从这些子结点中寻找一个对己方最有利的结点，从而得到棋局的最佳走法。
这必然是一个指数复杂度的过程，费时低效，无法搜索到最终结果（除了棋局结束），通常只能达到一个有限的深度，在有限的范围内来判断走法的好坏，得到一个局部最优解。
[2-3]因此，有必要做一些调整改进，以提高算法的效率和质量。
1.2 极大极小算法极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。
还是以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。
当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。
其中估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。
棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。
本程序采用的估值表如下：一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。
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总的来说，要让电脑知道该在哪一点下子，就要根据盘面的形势，为每
一可能落子的点计算其重要程度，也就是当这子落下后会形成什么棋型（如：“冲四”、“活三”等），然后通览
全盘选出最重要的一点，这便是最基本的算法。
当然，仅靠当前盘面进行判定是远远不够的，这样下棋很轻易掉进
玩家设下的陷阱，因为它没有考虑以后的变化。
所以在此基础上我们加入递归调用，即：在电脑中猜测出今后几步
的各种走法，以便作出最佳选择，这也是我们下棋时常说的“想了几步”。
如此一来您的程序便具有一定的水平了。
什么？不信！过来试试吧！
总体思路弄清之后，下面进行具体讨论：
一：数据结构
先来看看数据结构，我们需要哪些变量？
首先得为整个棋盘建立一张表格用以记录棋子信息，我们使用一个15*15的二维数组Table[15][15] (15*15是
五子棋棋盘的大小)，数组的每一个元素对应棋盘上的一个交叉点，用…0‟表示空位、…1‟代表己方的子、…2‟
代表对方的子；这张表也是今后分析的基础。
在此之后还要为电脑和玩家双方各建立一张棋型表Computer[15][15][4]和
Player[15][15][4]，用来存放棋型
数据，就是刚才所说的重要程度，比如用…20‟代表“冲四”的点，用…15‟代表“活三”的点，那么在计算重要
性时，就可以根据20>15得出前者比后者重要，下子时电脑便会自动选择“冲四”的点。
那为什么棋型表要使用三
维数组呢？因为棋盘上的每一个点都可以与横、竖、左斜、右斜四个方向的棋子构成不同的棋型，所以一个点总共
有4个记录；这样做的另一个好处是可以轻易判定出复合棋型，例如：假如同一点上有2个…15‟就是双三、有一个…15‟和一个…20‟就是四三。
怎么样！3个数组构成了程序的基本数据骨架，今后只要再加入一些辅助变量便可以应付自如了。
应该不会太
难吧？OK！有了这么多有用的数据，我们就可以深入到程序的流程中去了。
二：程序流程
我们主要讨论五子棋的核心算法，即：人工智能部分，而其他像图形显示、键盘鼠标控制等，因较为简单，所
以就不作过多介绍了。
我们看到本程序由六个基本功能模块构成，各模块的具体分析如下：
（1）初始化：首先，建立盘面数组Table[15][15]、对战双方的棋型表Computer[15][15][4]和Player[15]
[15][4]并将它们清零以备使用；然后初始化显示器、键盘、鼠等输入输出设备并在屏幕上画出棋盘。
（2）主循环控制模块：控制下棋顺序，当轮到某方下子时，负责将程序转到相应的模块中去，主要担当一个
调度者的角色。
（3）玩家下子：当轮到玩家下时，您通过键盘或鼠标在棋盘上落子，程序会根据该点的位置，在Table[15]
[15]数组的相应地方记录…2‟，以表明该子是玩家下的。
（4）盘面分析填写棋型表：本程序核心模块之一，人工智能算法的根本依据！其具体实现方法如下：您在下
五子棋时，一定会先根据棋盘上的情况，找出当前最重要的一些点位，如“活三”、“冲四”等；然后再在其中
选择落子点。
但是，电脑不会像人一样分析问题，要让它知道哪是“活三”、哪是“冲四”，就得在棋盘上逐点
计算，一步一步的教它。
先来分析己方的棋型，我们从棋盘左上角出发，向右逐行搜索，当碰到一个空白点时，以它为中心向左挨个
查找，假如碰到己方的子则记录然后继续，假如碰到对方的子、空白点或边界就停止查找。
左边完成后再向右进
行同样的操作；最后把左右两边的记录合并起来，得到的数据就是该点横向上的棋型，然后把棋型的编号填入到Computer[x][y][n]中就行了（x、y代表坐标，n=0、1、2、3分别代表横、竖、左斜、右斜四个方向）。
而其他三
个方向的棋型也可用同样的方法得到，当搜索完整张棋盘后，己方棋型表也就填写完毕了。
然后再用同样的方法
填写对方棋型表。
注重：所有棋型的编号都要事先定义好，越重要的号数越大！
OK! 怎么样？有点累了吧？不过千万别泄气！因为好戏还在后头。
Let's go！
（5）电脑下子：有了上面填写的两张棋型表，现在要作的就是让电脑知道在哪一点下子了。
其中最简单的
计算方法，就是遍历棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4]找出其中数值最大的一点，在该点下子即
可。
但这种算法的弱点非常明显，只顾眼前利益，不能顾全大局，这就和许多五子棋初学者一样犯了“目光短浅”
的毛病。
要解决这个问题，我们引入…今后几步猜测法‟，具体方法是这样的：首先，让电脑分析一个可能的点，
假如在这儿下子将会形成对手不得不防守的棋型（例如：…冲四‟、…活三‟）；那么下一步对手就会照您的思
路下子来防守您，如此一来便完成了第一步的猜测。
这时再调用模块4对猜测后的棋进行盘面分析，假如出现了
…四三‟、…双三‟或…双四‟等制胜点，那么己方就可以获胜了（当然对黑棋而言…双三‟、…双四‟是禁手
，另当别论）；否则照同样的方法向下分析，就可猜测出第二步、第三步……
等一等，要是盘面上没有对手必须防的棋型，哪该怎么办呢？进攻不成的话就得考虑防守了，将自己和对手
调换一下位置，然后用上面的方法来猜测对手的棋，这样既可以防住对手巧妙的攻击，又能侍机发动反击，何乐
而不为呢！
但是必须告诉大家的是：猜测法的运算量相当之大，据我的经验，用Pentium-100猜测3步的走法平均需要15
秒以上时间，所以建议猜测量在5步以内。
可别小瞧了这5步，有时它甚至会走出让您拍手叫绝的妙着呢！
（6）胜败判定：务须多言，某方形成五子连即获胜；若黑棋走出…双三‟、…双四‟或长连即以禁手判负。
到现在为止，整个五子棋软件就基本完成了，其水平大约在中级上下。
当然，这种算法并不是最好的，但我
相信它的基本思路是正确的。