编写人机对弈的五子棋游戏
Java五子棋游戏源代码(人机对战)
//Java编程：五子棋游戏源代码import java.awt.*;import java.awt.event.*;import java.applet.*;import javax.swing.*;import java.io.PrintStream;import javax.swing.JComponent;import javax.swing.JPanel;/**main方法创建了ChessFrame类的一个实例对象（cf），*并启动屏幕显示显示该实例对象。
**/public class FiveChessAppletDemo {public static void main(String args[]){ChessFrame cf = new ChessFrame();cf.show();}}/**类ChessFrame主要功能是创建五子棋游戏主窗体和菜单**/class ChessFrame extends JFrame implements ActionListener { private String[] strsize={"20x15","30x20","40x30"};private String[] strmode={"人机对弈","人人对弈"};public static boolean iscomputer=true,checkcomputer=true; private int width,height;private ChessModel cm;private MainPanel mp;//构造五子棋游戏的主窗体public ChessFrame() {this.setTitle("五子棋游戏");cm=new ChessModel(1);mp=new MainPanel(cm);Container con=this.getContentPane();con.add(mp,"Center");this.setResizable(false);this.addWindowListener(new ChessWindowEvent());MapSize(20,15);JMenuBar mbar = new JMenuBar();this.setJMenuBar(mbar);JMenu gameMenu = new JMenu("游戏");mbar.add(makeMenu(gameMenu, new Object[] {"开局", "棋盘","模式", null, "退出"}, this));JMenu lookMenu =new JMenu("视图");mbar.add(makeMenu(lookMenu,new Object[] {"Metal","Motif","Windows"},this));JMenu helpMenu = new JMenu("帮助");mbar.add(makeMenu(helpMenu, new Object[] {"关于"}, this));}//构造五子棋游戏的主菜单public JMenu makeMenu(Object parent, Object items[], Object target){ JMenu m = null;if(parent instanceof JMenu)m = (JMenu)parent;else if(parent instanceof String)m = new JMenu((String)parent);elsereturn null;for(int i = 0; i < items.length; i++)if(items[i] == null)m.addSeparator();else if(items[i] == "棋盘"){JMenu jm = new JMenu("棋盘");ButtonGroup group=new ButtonGroup();JRadioButtonMenuItem rmenu;for (int j=0;j<strsize.length;j++){rmenu=makeRadioButtonMenuItem(strsize[j],target);if (j==0)rmenu.setSelected(true);jm.add(rmenu);group.add(rmenu);}m.add(jm);}else if(items[i] == "模式"){JMenu jm = new JMenu("模式");ButtonGroup group=new ButtonGroup();JRadioButtonMenuItem rmenu;for (int h=0;h<strmode.length;h++){rmenu=makeRadioButtonMenuItem(strmode[h],target);if(h==0)rmenu.setSelected(true);jm.add(rmenu);group.add(rmenu);}m.add(jm);}elsem.add(makeMenuItem(items[i], target));return m;}//构造五子棋游戏的菜单项public JMenuItem makeMenuItem(Object item, Object target){ JMenuItem r = null;if(item instanceof String)r = new JMenuItem((String)item);else if(item instanceof JMenuItem)r = (JMenuItem)item;elsereturn null;if(target instanceof ActionListener)r.addActionListener((ActionListener)target);return r;}//构造五子棋游戏的单选按钮式菜单项public JRadioButtonMenuItem makeRadioButtonMenuItem( Object item, Object target){JRadioButtonMenuItem r = null;if(item instanceof String)r = new JRadioButtonMenuItem((String)item);else if(item instanceof JRadioButtonMenuItem)r = (JRadioButtonMenuItem)item;elsereturn null;if(target instanceof ActionListener)r.addActionListener((ActionListener)target);return r;}public void MapSize(int w,int h){setSize(w * 20+50 , h * 20+100 );if(this.checkcomputer)this.iscomputer=true;elsethis.iscomputer=false;mp.setModel(cm);mp.repaint();}public boolean getiscomputer(){return this.iscomputer;}public void restart(){int modeChess = cm.getModeChess();if(modeChess <= 3 && modeChess >= 1){cm = new ChessModel(modeChess);MapSize(cm.getWidth(),cm.getHeight());}else{System.out.println("\u81EA\u5B9A\u4E49");}}public void actionPerformed(ActionEvent e){String arg=e.getActionCommand();try{if (arg.equals("Windows"))UIManager.setLookAndFeel("com.sun.java.swing.plaf.windows.WindowsLookAndFeel");else if(arg.equals("Motif"))UIManager.setLookAndFeel("com.sun.java.swing.plaf.motif.MotifLookAndFeel");elseUIManager.setLookAndFeel("javax.swing.plaf.metal.MetalLookAndFeel" ); SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);}catch(Exception ee){}if(arg.equals("20x15")){this.width=20;this.height=15;cm=new ChessModel(1);MapSize(this.width,this.height);SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);}if(arg.equals("30x20")){this.width=30;this.height=20;cm=new ChessModel(2);MapSize(this.width,this.height);SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);}if(arg.equals("40x30")){this.width=40;this.height=30;cm=new ChessModel(3);MapSize(this.width,this.height);SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);}if(arg.equals("人机对弈")){this.checkcomputer=true;this.iscomputer=true;cm=new ChessModel(cm.getModeChess());MapSize(cm.getWidth(),cm.getHeight());SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);}if(arg.equals("人人对弈")){this.checkcomputer=false;this.iscomputer=false;cm=new ChessModel(cm.getModeChess());MapSize(cm.getWidth(),cm.getHeight());SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);}if(arg.equals("开局")){restart();}if(arg.equals("关于"))JOptionPane.showMessageDialog(this, "五子棋游戏测试版本", "关于", 0);if(arg.equals("退出"))System.exit(0);}}/**类ChessModel实现了整个五子棋程序算法的核心*/class ChessModel {//棋盘的宽度、高度、棋盘的模式（如20×15）private int width,height,modeChess;//棋盘方格的横向、纵向坐标private int x=0,y=0;//棋盘方格的横向、纵向坐标所对应的棋子颜色，//数组arrMapShow只有3个值：1，2，3，-5，//其中1代表该棋盘方格上下的棋子为黑子，//2代表该棋盘方格上下的棋子为白子，//3代表为该棋盘方格上没有棋子，//-5代表该棋盘方格不能够下棋子private int[][] arrMapShow;//交换棋手的标识，棋盘方格上是否有棋子的标识符private boolean isOdd,isExist;public ChessModel() {}//该构造方法根据不同的棋盘模式（modeChess）来构建对应大小的棋盘public ChessModel(int modeChess){this.isOdd=true;if(modeChess == 1){PanelInit(20, 15, modeChess);}if(modeChess == 2){PanelInit(30, 20, modeChess);}if(modeChess == 3){PanelInit(40, 30, modeChess);}}//按照棋盘模式构建棋盘大小private void PanelInit(int width, int height, int modeChess){this.width = width;this.height = height;this.modeChess = modeChess;arrMapShow = new int[width+1][height+1];for(int i = 0; i <= width; i++){for(int j = 0; j <= height; j++){arrMapShow[i][j] = -5;}}}//获取是否交换棋手的标识符public boolean getisOdd(){return this.isOdd;}//设置交换棋手的标识符public void setisOdd(boolean isodd){if(isodd)this.isOdd=true;elsethis.isOdd=false;}//获取某棋盘方格是否有棋子的标识值public boolean getisExist(){return this.isExist;}//获取棋盘宽度public int getWidth(){return this.width;}//获取棋盘高度public int getHeight(){return this.height;}//获取棋盘模式public int getModeChess(){return this.modeChess;}//获取棋盘方格上棋子的信息public int[][] getarrMapShow(){return arrMapShow;}//判断下子的横向、纵向坐标是否越界private boolean badxy(int x, int y){if(x >= width+20 || x < 0)return true;return y >= height+20 || y < 0;}//计算棋盘上某一方格上八个方向棋子的最大值，//这八个方向分别是：左、右、上、下、左上、左下、右上、右下public boolean chessExist(int i,int j){if(this.arrMapShow[i][j]==1 || this.arrMapShow[i][j]==2)return true;return false;}//判断该坐标位置是否可下棋子public void readyplay(int x,int y){if(badxy(x,y))return;if (chessExist(x,y))return;this.arrMapShow[x][y]=3;}//在该坐标位置下棋子public void play(int x,int y){if(badxy(x,y))return;if(chessExist(x,y)){this.isExist=true;return;}elsethis.isExist=false;if(getisOdd()){setisOdd(false);this.arrMapShow[x][y]=1;}else{setisOdd(true);this.arrMapShow[x][y]=2;}}//计算机走棋/**说明：用穷举法判断每一个坐标点的四个方向的的最大棋子数，*最后得出棋子数最大值的坐标，下子**/public void computerDo(int width,int height){int max_black,max_white,max_temp,max=0;setisOdd(true);System.out.println("计算机走棋...");for(int i = 0; i <= width; i++){for(int j = 0; j <= height; j++){if(!chessExist(i,j)){//算法判断是否下子max_white=checkMax(i,j,2);//判断白子的最大值max_black=checkMax(i,j,1);//判断黑子的最大值max_temp=Math.max(max_white,max_black);if(max_temp>max){max=max_temp;this.x=i;this.y=j;}}}}setX(this.x);setY(this.y);this.arrMapShow[this.x][this.y]=2;}//记录电脑下子后的横向坐标public void setX(int x){this.x=x;}//记录电脑下子后的纵向坐标public void setY(int y){this.y=y;}//获取电脑下子的横向坐标public int getX(){return this.x;}//获取电脑下子的纵向坐标public int getY(){return this.y;}//计算棋盘上某一方格上八个方向棋子的最大值，//这八个方向分别是：左、右、上、下、左上、左下、右上、右下public int checkMax(int x, int y,int black_or_white){int num=0,max_num,max_temp=0;int x_temp=x,y_temp=y;int x_temp1=x_temp,y_temp1=y_temp;//judge rightfor(int i=1;i<5;i++){x_temp1+=1;if(x_temp1>this.width)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}//judge leftx_temp1=x_temp;for(int i=1;i<5;i++){x_temp1-=1;if(x_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}if(num<5)max_temp=num;//judge upx_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;num=0;for(int i=1;i<5;i++){y_temp1-=1;if(y_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}//judge downy_temp1=y_temp;for(int i=1;i<5;i++){y_temp1+=1;if(y_temp1>this.height)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}if(num>max_temp&&num<5)max_temp=num;//judge left_upx_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;num=0;for(int i=1;i<5;i++){x_temp1-=1;y_temp1-=1;if(y_temp1<0 || x_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}//judge right_downx_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;for(int i=1;i<5;i++){x_temp1+=1;y_temp1+=1;if(y_temp1>this.height || x_temp1>this.width)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}if(num>max_temp&&num<5)max_temp=num;//judge right_upx_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;num=0;for(int i=1;i<5;i++){x_temp1+=1;y_temp1-=1;if(y_temp1<0 || x_temp1>this.width)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}//judge left_downx_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;for(int i=1;i<5;i++){x_temp1-=1;y_temp1+=1;if(y_temp1>this.height || x_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==black_or_white) num++;elsebreak;}if(num>max_temp&&num<5)max_temp=num;max_num=max_temp;return max_num;}//判断胜负public boolean judgeSuccess(int x,int y,boolean isodd){ int num=1;int arrvalue;int x_temp=x,y_temp=y;if(isodd)arrvalue=2;elsearrvalue=1;int x_temp1=x_temp,y_temp1=y_temp;//判断右边for(int i=1;i<6;i++){x_temp1+=1;if(x_temp1>this.width)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue)num++;elsebreak;}//判断左边x_temp1=x_temp;for(int i=1;i<6;i++){if(x_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue) num++;elsebreak;}if(num==5)return true;//判断上方x_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;num=1;for(int i=1;i<6;i++){y_temp1-=1;if(y_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue) num++;elsebreak;}//判断下方y_temp1=y_temp;for(int i=1;i<6;i++){y_temp1+=1;if(y_temp1>this.height)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue) num++;elsebreak;}if(num==5)return true;//判断左上x_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;num=1;for(int i=1;i<6;i++){x_temp1-=1;if(y_temp1<0 || x_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue) num++;elsebreak;}//判断右下x_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;for(int i=1;i<6;i++){x_temp1+=1;y_temp1+=1;if(y_temp1>this.height || x_temp1>this.width) break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue) num++;elsebreak;}if(num==5)return true;//判断右上x_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;num=1;for(int i=1;i<6;i++){x_temp1+=1;y_temp1-=1;if(y_temp1<0 || x_temp1>this.width)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue) num++;elsebreak;}//判断左下x_temp1=x_temp;y_temp1=y_temp;for(int i=1;i<6;i++){x_temp1-=1;y_temp1+=1;if(y_temp1>this.height || x_temp1<0)break;if(this.arrMapShow[x_temp1][y_temp1]==arrvalue)num++;elsebreak;}if(num==5)return true;return false;}//赢棋后的提示public void showSuccess(JPanel jp){JOptionPane.showMessageDialog(jp,"你赢了，好厉害!","win",RMATION_MESSAGE);}//输棋后的提示public void showDefeat(JPanel jp){JOptionPane.showMessageDialog(jp,"你输了，请重新开始!","lost",RMATION_MESSAGE);}}/**类MainPanel主要完成如下功能：*1、构建一个面板，在该面板上画上棋盘；*2、处理在该棋盘上的鼠标事件（如鼠标左键点击、鼠标右键点击、鼠标拖动等）**/class MainPanel extends JPanelimplements MouseListener,MouseMotionListener{private int width,height;//棋盘的宽度和高度private ChessModel cm;//根据棋盘模式设定面板的大小MainPanel(ChessModel mm){cm=mm;width=cm.getWidth();height=cm.getHeight();addMouseListener(this);}//根据棋盘模式设定棋盘的宽度和高度public void setModel(ChessModel mm){cm = mm;width = cm.getWidth();height = cm.getHeight();}//根据坐标计算出棋盘方格棋子的信息（如白子还是黑子），//然后调用draw方法在棋盘上画出相应的棋子public void paintComponent(Graphics g){super.paintComponent(g);for(int j = 0; j <= height; j++){for(int i = 0; i <= width; i++){int v = cm.getarrMapShow()[i][j];draw(g, i, j, v);}}}//根据提供的棋子信息（颜色、坐标）画棋子public void draw(Graphics g, int i, int j, int v){int x = 20 * i+20;int y = 20 * j+20;//画棋盘if(i!=width && j!=height){g.setColor(Color.white);g.drawRect(x,y,20,20);}//画黑色棋子if(v == 1 ){g.setColor(Color.gray);g.drawOval(x-8,y-8,16,16);g.setColor(Color.black);g.fillOval(x-8,y-8,16,16);}//画白色棋子if(v == 2 ){g.setColor(Color.gray);g.drawOval(x-8,y-8,16,16);g.setColor(Color.white);g.fillOval(x-8,y-8,16,16);}if(v ==3){g.setColor(Color.cyan);g.drawOval(x-8,y-8,16,16);}}//响应鼠标的点击事件，根据鼠标的点击来下棋，//根据下棋判断胜负等public void mousePressed(MouseEvent evt){int x = (evt.getX()-10) / 20;int y = (evt.getY()-10) / 20;System.out.println(x+" "+y);if (evt.getModifiers()==MouseEvent.BUTTON1_MASK){cm.play(x,y);System.out.println(cm.getisOdd()+" "+cm.getarrMapShow()[x][y]);repaint();if(cm.judgeSuccess(x,y,cm.getisOdd())){cm.showSuccess(this);evt.consume();ChessFrame.iscomputer=false;}//判断是否为人机对弈if(ChessFrame.iscomputer&&!cm.getisExist()){puterDo(cm.getWidth(),cm.getHeight());repaint();if(cm.judgeSuccess(cm.getX(),cm.getY(),cm.getisOdd())){cm.showDefeat(this);evt.consume();}}}}public void mouseClicked(MouseEvent evt){}public void mouseReleased(MouseEvent evt){}public void mouseEntered(MouseEvent mouseevt){}public void mouseExited(MouseEvent mouseevent){}public void mouseDragged(MouseEvent evt){}//响应鼠标的拖动事件public void mouseMoved(MouseEvent moveevt){int x = (moveevt.getX()-10) / 20;int y = (moveevt.getY()-10) / 20;cm.readyplay(x,y);repaint();}}class ChessWindowEvent extends WindowAdapter{ public void windowClosing(WindowEvent e){ System.exit(0);}ChessWindowEvent(){}}。
人工智能五子棋论文
人工智能五子棋论文本文将这些技术用于五子棋中。
设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。
以下是店铺整理分享的关于人工智能五子棋论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能五子棋论文篇一智能五子棋博弈算法研究摘要：人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学。
博弈是人工智能的主要研究领域之一，他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。
本文将这些技术用于五子棋中。
设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。
关键词：五子棋人工智能搜索人工智能是一门综合性很强的边缘科学，它研究如何使计算机去做那些过去只能靠人的智力才能做的工作。
而博弈是人工智能研究的一个重要分支，它不仅存在于游戏、下棋之中，也存在于政治、经济、军事和生物竞争中。
五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。
现代五子棋日文称之为“连珠”，英译为“Ren-ju”，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。
与其他棋类相比，五子棋每一层搜索节点数量庞大，因此盘面预测的计算量是非常大的，比如对于五子棋的中盘走法中，如果要预测四步的局面数的话可以达到一百万。
本文是对五子棋算法的设计原理和实现方法进行探讨和研究，主要包括数据结构、搜索算法和优劣评价函数组成，主要的特点包括快速的数据结构设计实现、以及高效率的搜索算法和尽可能的模拟人类的智能。
1、棋局的数据结构表示我们知道五子棋的走法中有优先和禁手，如连四肯定是没有三四优先，而如果是黑方出现三三(包括“四、三、三”)、四四(包括“四、四、三”)，而黑方只能以四三取胜，如果黑方走出禁手则是输;五连与禁手同时形成，先五为胜，等等的规矩。
但是电脑毕竟不是人类，可以类人但是却不可以自己思考，那么就需要给电脑一个它可以明白的评判标准。
下面，我列出基本的棋型优先顺序：造一个二<……<造四个二<冲三<……<冲两个二和一个三<冲双三<冲四<冲四三。
人工智能五子棋实验报告
题目:智能五子棋游戏一、实验目的理解和掌握博弈树的启发式搜索过程和α-β减枝技术，能够用某种程序语言开发一个五子棋博弈游戏。
二、实验要求（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减枝技术。
（2）采用人机对弈方式，对弈双方设置不用颜色的棋子，一方走完后，等待对方走步，对弈过程的每个棋局都在屏幕上显示出来。
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。
（3）提交一篇实验论文，以及完整的软件（包括源程序和可可执行程序）和相关文档。
三、实验原理①估价函数的设计：下子后，求在该点的所有8个方向上4格之内的所有的没有阻隔的白子的和加上没有阻隔的黑子的数目之和，和为估价函数的值。
直观来说就是，如果在该点下子后连成同颜色的棋子越多，该点的估价值越大，同时阻挡另一种颜色的棋子越多，估价值也越大。
②判断是否有一方胜出：设计is_win函数，在每一次下子后检查是否是终局（一方胜出或者棋盘下满和局）。
对于棋盘上每一个已经下了棋子的点，检查其4个方向上是否有连续5颗同颜色的棋子，若有，则有一方胜出。
③寻找候选点，用于建立博弈树：对于棋盘上每一个还没有下子的点，测试其附近8个点是否已经下了棋子，若有，把该点加入候选点。
④搜寻最佳着点：根据候选点建立3层的博弈树，再利用估价函数对节点进行比较，得出最佳着点。
四、代码人主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){case 1:{ //更新预测棋盘1最大值及其坐标maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}case 2:{ //更新预测棋盘2最大值及其坐标maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}case 3:{ //更新预测棋盘3最大值及其坐标maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}case 4:{ //更新预测棋盘4最大值及其坐标maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}case 5:{ //更新预测棋盘5最大值及其坐标maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}case 6:{ //更新预测棋盘6最大值及其坐标maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}case 7:{ //更新预测棋盘7最大值及其坐标maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}AI主要代码public void refreshMax(int n){switch(n){maxValue1=0;number1=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard1[i][j]>maxValue1){maxValue1=preBoard1[i][j];maxX1.clear();maxY1.clear();maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1=1;}else if(preBoard1[i][j]==maxValue1){maxX1.add(i);maxY1.add(j);number1++;}}}break;}maxValue2=0;number2=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard2[i][j]>maxValue2){maxValue2=preBoard2[i][j];maxX2.clear();maxY2.clear();maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2=1;}else if(preBoard2[i][j]==maxValue2){maxX2.add(i);maxY2.add(j);number2++;}}}break;}maxValue3=0;number3=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard3[i][j]>maxValue3){maxValue3=preBoard3[i][j];maxX3.clear();maxY3.clear();maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3=1;}else if(preBoard3[i][j]==maxValue3){maxX3.add(i);maxY3.add(j);number3++;}}}break;}maxValue4=0;number4=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard4[i][j]>maxValue4){maxValue4=preBoard4[i][j];maxX4.clear();maxY4.clear();maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4=1;}else if(preBoard4[i][j]==maxValue4){maxX4.add(i);maxY4.add(j);number4++;}}}break;}maxValue5=0;number5=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard5[i][j]>maxValue5){maxValue5=preBoard5[i][j];maxX5.clear();maxY5.clear();maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5=1;}else if(preBoard5[i][j]==maxValue5){maxX5.add(i);maxY5.add(j);number5++;}}}break;}maxValue6=0;number6=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard6[i][j]>maxValue6){maxValue6=preBoard6[i][j];maxX6.clear();maxY6.clear();maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6=1;}else if(preBoard6[i][j]==maxValue6){maxX6.add(i);maxY6.add(j);number6++;}}}break;}maxValue7=0;number7=0;for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){if(preBoard7[i][j]>maxValue7){maxValue7=preBoard7[i][j];maxX7.clear();maxY7.clear();maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7=1;}else if(preBoard7[i][j]==maxValue7){maxX7.add(i);maxY7.add(j);number7++;}}}break;}}}五、感想通过这个试验，我对估价函数，极大极小搜索方法，α-β减枝技术有了更全面的认识，对它们的运用也更加熟练。
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]。
五子棋之人机对弈智能报告
五子棋之人机对弈智能报告
五子棋是一种棋类游戏，古老而又受欢迎，被誉为“智力运动”。
目前，研究人员正在探索五子棋的人机对弈，并分析人机对弈的新技术和新
思想。
近年来，人工智能技术的发展，人工智能程序（AI）在五子棋比赛
中也占据了非常重要的地位，甚至比职业棋手更具优势。
本文将详细介绍
五子棋之人机对弈智能研究，展示人机对弈的新技术与新思想，并分析其
在策略技巧、数学模型分析和智能等技术应用方面的优势。
一、人机对弈的新技术与新思想
在五子棋中，新的技术与思想都为人机对弈带来了新的机遇和挑战。
首先，由于五子棋中的棋子数量有限，不需要考虑博弈树等极其复杂的计
算方法，因此可以采用较为简单的算法，避免过多的运算量。
其次，为了更好地模拟五子棋的复杂性，人机对弈研究者引入了多种
技术来改善AI的能力，如机器学习、数学评估模型和深度学习等。
例如，通过机器学习，人工智能程序可以从以往的游戏历史中学习更加有效的策略，以更快地获取结果。
此外，通过数学评估模型，AI可以根据实时的
棋面评估出每一步的最佳走法，并自动选择最优解，从而使游戏更加有趣。
【报告】c五子棋实验报告
【关键字】报告c五子棋实验报告篇一：五子棋对战实验报告实验项目五子棋网络对战和聊天实验日期XX0406实验报告要求：一、实验目的：学习和使用socket编程，熟练软件开发二、实验原理：使用socket进行网络通信，java作为编程语言三、实验要求：编写五子棋程序可以实现联机网络对战，并且可以进行聊天四、实验步骤、结果（程序+注释+截图）及分析：首先拟定编程语言与开发方案，选择java语言，考虑到java可以跨平台运行，然后决定把这个程序拆分为客户端、服务器两个部分，每个部分再分成5个小的部分实现不同功能。
1、然后考虑使用java的swing包，创建ClientChessPanel类负责棋盘部分，包括判断输赢，使用数组chesses[i][j]记录棋盘上棋子的分布，对数组进行不同的赋值表示网格节点上无棋、黑棋、白棋；使用playChessHandler作为鼠标单击事件，单击事件调用Clientskt中的函数传送棋子坐标以及输赢信息。
drawChess函数画棋子，drawGrids画网格，gameOver判断棋盘棋子分布，输赢情况。
importjavax.swing.*;importjava.awt.*;;importChatOneToOneClient.Clientskt;classClientChessPanel extends JPanel{private static final long serialVersionUID = 1L;private int space=20; //网格间的距离private int grids=30; //棋盘的网格数private int radius=space/2; //棋的半径Clientsktskt;//当chesses[i][j]=0,表示网格节点(i,j)上无棋//当chesses[i][j]=1,表示网格节点(i,j)上放白棋//当chesses[i][j]=2,表示网格节点(i,j)上放黑棋privateint[][] chesses=new int[grids+1][grids+1];private intcurrColor=1; //当前棋的颜色privateMouseListenerplayChessHandler=new MouseAdapter(){public void mouseClicked(MouseEvent e){if(skt.reMouseGo()){int x=e.getX();int y=e.getY();//放一颗棋子if(x=0 && y=0)if(chesses[round(x)][round(y)]==0){chesses[round(x)][round(y)]=currColor;repaint(); //刷新图形skt.dataout("x:"+String.valueOf(round(x)));skt.dataout("y:"+String.valueOf(round(y)));skt.setMouseGo(false);if(gameOver(currColor)){skt.dataout("g:你输了");ClientMyDialog(skt.chat,"你赢了");;}currColor=currColor==1?2:1; //切换棋子的颜色}}}};public int round(float a){ //获得接近a的网格节点坐标float f=a/space;returnMath.round(f);}publicClientChessPanel(intspace,intgrids,Clientsktskt){ this.space=space;this.grids=grids;this.radius=space/2;this.skt=skt;setBackground(Color.BLUE);setSize(space*grids,space*grids);addMouseListener(playChessHandler);startChess();}public void startChess(){clearGrids(); //清空棋盘currColor=1;repaint(); //刷新图形private void clearGrids(){for(inti=0;i for(int j=0;j chesses[i][j]=0;}//画一颗棋子private void drawChess(Graphics g,intx,inty,int color){g.setColor(color==1?Color.GREEN:Color.BLACK);g.fillOval(x*space-radius,y*space-radius,radius*2,radius*2);}//画网格private void drawGrids(Graphics g){g.setColor(Color.DARK_GRAY);for(inti=0;i g.drawLine(0,i*space,grids*space,i*space);g.drawLine(i*space,0,i*space,grids*space);}}//接收对方下的棋坐标public void paintChess(intx,int y){if(x=0 && y=0){if(chesses[x][y]==0){chesses[x][y]=currColor;currColor=currColor==1?2:1; //切换棋子的颜色skt.setMouseGo(false);skt.setMouseGo(true);repaint(); //刷新图形}}}//判断游戏是否结束publicbooleangameOver(intgameOver){int five=0;//用于判断是否有连续5个子for(inti=0;i for(int j=0;j if(chesses[i][j]==gameOver){five++;for(in(本文来自：小草范文网:c五子棋实验报告)t k=1;k if(chesses[i][j+k]==gameOver){five++;if(five==5){return true;}else{five=1;k=5;}}for(int k=1;k if(chesses[i+k][j]==gameOver){ five++;if(five==5){return true;}}else{five=1;k=5;}}for(int k=1;k if(chesses[i+k][j+k]==gameOver){ five++;if(five==5){return true;}}else{five=1;k=5;}}for(int k=1;k4;k++){//左斜向比较if(chesses[i+k][j-k]==gameOver){five++;if(five==5){return true;}}else{five=1;}}}}five=0;}return false;}public void paintComponent(Graphics g){ //覆盖paintComponent()方法super.paintComponent(g); //必须先调用父类的方法drawGrids(g); //画网格for(inti=0;i for(int j=0;j if(chesses[i][j]!=0)drawChess(g,i,j,chesses[i][j]); //画棋子}}2、ClientComponentPopupMenu类主要负责聊天的部分，使用JTextField并且对其添加单击事件以及鼠标事件，可以实现文本的剪贴、复制粘贴等功能。
人工智能(博弈算法)
博弈问题—五子棋实验报告实验目的1．熟悉和掌握博弈搜索算法的原理2．了解并学会博弈搜索算法的实质和过程3．学会使用博弈搜索算法解决问题实验原理博弈,对策利害关系相反的双方按一定的规则行动,每一方都为使自己能在斗争中取胜。
诸如下棋、打牌等类型的竞争性智能活动，称为博弈石最简单的一种是“二人零和、全信息、非偶然”博弈。
博弈的实例有中国象棋、五子棋、国际象棋和围棋等。
要提高计算机的下棋水平，就要有效地把多种搜索算法组合起来，进而改进博弈树的搜索效率来找到一步好棋。
博弈是启发式搜索的一个重要应用领域,博弈的过程可以用一棵博弈搜索树表示,通过对博弈树进行搜索求取问题的解,搜索策略常采用α-β剪枝技术。
在深入研究α-β剪枝技术的基础上,结合五子棋游戏特征,设计了五成/双三、估值函数和α-β剪枝算法相结合的改进博弈树搜索算法,实现了人机智能对弈的五子棋游戏。
实验内容制作类似于如图所示五子棋系统实验程序。
实验条件1.Window NT/XP/7及以上的操作系统2.内存在512M以上3.CPU在奔腾II以上实验分析1.博弈搜索算法特点①博弈的初始格局是初始节点②在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层交替出现的。
自己一方扩展的节点之间是“或”关系，对方扩展的节点之间是“与”关系。
双方轮流地扩展节点。
③所有自己一方获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点；所有使对方获胜的终局都认为是不可解节点。
实验效果图个人实验小结通过本次实验，我了解了博弈算法具体的解决问题的过程，熟悉和掌握博弈算法的原理、实质、过程，学会了使用博弈算法解决问题，通过学习博弈搜索算法，增强了我对于机器博弈能力的认识，实验过程中发现问题并解决问题，巩固了所学的知识，通过实验也提高了自己的编程和思维能力，收获很多。
（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。
可复制、编制，期待你的好评与关注）。
黑白棋实验报告
一、实验背景黑白棋，又称五子棋、连珠棋等，是一种两人对弈的策略型棋类游戏。
本实验旨在通过编程实现黑白棋游戏，并运用人工智能算法优化游戏策略，提高游戏水平。
二、实验目的1. 理解黑白棋游戏规则及基本策略。
2. 掌握人工智能在黑白棋游戏中的应用。
3. 通过优化算法，提高黑白棋游戏水平。
三、实验内容1. 黑白棋游戏规则黑白棋游戏规则如下：（1）棋盘为15×15的网格，每个网格可以放置一枚棋子。
（2）黑方先手，双方轮流在空白网格放置棋子，黑色棋子为“黑”，白色棋子为“白”。
（3）当任意一方在水平、竖直或两个对角线上形成连续的五个棋子时，该方获胜。
2. 人工智能算法本实验采用Minimax（最小-最大）算法进行人工智能策略优化。
Minimax算法是一种决策树搜索算法，用于解决二人零和博弈问题。
在黑白棋游戏中，Minimax算法通过模拟对手的走法，寻找最优的落子策略。
3. 优化算法为了提高游戏水平，我们对Minimax算法进行了以下优化：（1）棋子权重：将棋盘上的棋子按照位置赋予不同的权重，以反映棋子的重要程度。
例如，棋盘中心的棋子权重高于边缘棋子。
（2）22点权重：在棋盘的四个角落，我们赋予额外的权重，以鼓励在角落放置棋子。
（3）边线权重：棋盘边缘的棋子权重高于中间棋子，以反映棋子贴边的重要性。
（4）顶角权重：棋盘四个顶角的棋子权重最高，以鼓励在顶角放置棋子。
四、实验结果与分析1. 游戏效果通过优化后的Minimax算法，我们的黑白棋游戏水平得到了显著提高。
在与对手的对弈中，我们能够更好地判断棋局走势，制定合理的落子策略。
2. 优化效果分析（1）棋子权重：通过对棋子权重的优化，我们能够更好地把握棋局走势，避免在棋局后期陷入被动。
（2）22点权重：在棋局初期，我们倾向于在22点位置放置棋子，以占据有利地形。
（3）边线权重：在棋局中后期，我们注重在棋盘边缘放置棋子，以扩大棋局范围。
（4）顶角权重：在棋局的关键时刻，我们会在顶角位置放置棋子，以形成优势。
java五子棋课程设计报告总结
java五子棋课程设计报告总结一、引言五子棋是一种古老的棋类游戏，它的规则简单易懂，但是却有很高的策略性和趣味性。
在计算机科学领域中，五子棋也是一个重要的研究对象。
本次课程设计旨在通过使用Java语言实现一个简单的五子棋游戏，并且了解一些基本的人工智能算法。
二、需求分析1. 功能需求（1）实现基本的五子棋游戏功能，包括落子、判断胜负等。
（2）实现人机对弈功能，即用户可以选择与计算机进行对弈。
（3）实现网络对战功能，即用户可以选择与其他玩家进行在线对弈。
2. 非功能需求（1）界面美观、易用性好。
（2）程序运行稳定、流畅。
三、设计方案1. 界面设计使用Java Swing库来实现程序界面。
主要包括菜单栏、工具栏和游戏主界面。
菜单栏包括文件菜单和帮助菜单；工具栏包括开始新游戏、悔棋和撤销悔棋等按钮；游戏主界面包括棋盘和落子动画等。
2. 程序设计（1）基本数据结构使用二维数组来存储棋盘的状态，其中0表示空位，1表示黑子，2表示白子。
使用栈来实现悔棋和撤销悔棋功能。
（2）游戏逻辑通过监听鼠标点击事件来实现用户落子。
每次落子后判断胜负，并且交换下一步落子的颜色。
在人机对弈模式下，计算机会根据当前局面使用基本的博弈树搜索算法来选择最优的落子位置。
（3）网络对战使用Socket编程实现网络对战功能。
用户可以选择创建游戏或加入游戏。
创建游戏后等待其他玩家加入，加入游戏后与对方进行对弈。
四、实现过程1. 界面实现使用Java Swing库中的各种组件来实现程序界面，并且通过布局管理器来控制组件的位置和大小。
2. 程序实现（1）基本数据结构和游戏逻辑的实现比较简单，主要是通过循环和条件语句来控制程序流程。
（2）人工智能算法的实现比较复杂。
我们采用了基本的博弈树搜索算法，在每次落子后生成当前局面下所有可能的落子位置，并且评估每个位置的得分，选择得分最高的位置作为计算机下一步的落子位置。
（3）网络对战功能的实现涉及到Socket编程和多线程编程等技术，需要仔细考虑各种异常情况和线程同步问题。
基于python的五子棋对弈课程设计
一、概述五子棋是一种古老而又经典的策略游戏，它的简单规则和深刻的战术让人们乐此不疲。
而在当今计算机科学和人工智能技术的不断发展之下，通过计算机程序设计进行五子棋对弈已经成为了一种热门的研究方向。
Python作为一种简单易学的编程语言，因其便捷的编程方式而受到了广泛的关注。
本文将围绕基于Python的五子棋对弈课程设计展开讨论，从而深入探讨计算机程序在五子棋对弈中的应用。
二、课程设计内容1. 五子棋规则的实现在课程设计中，首先要实现基本的五子棋规则，包括黑白双方轮流落子、判断胜负、禁手规则等。
利用Python的面向对象编程思想，可以设计出简洁而又高效的五子棋规则模块，让学生通过代码的方式深入理解五子棋的游戏规则。
2. 基于MiniMax算法的智能对弈为了使学生更好地了解人工智能在五子棋中的运用，课程设计中还可以引入MiniMax算法，让学生深入理解该算法在五子棋对弈中的实现原理。
借助Python语言强大的数学计算能力，学生可以编写出基于MiniMax算法的智能对弈程序，从而提高对算法的理解和应用能力。
3. 界面设计与人机对弈除了算法的实现，课程设计中还可以引入Python的图形化编程库，设计出美观、实用的五子棋界面。
这样一来，学生不仅能够深入理解五子棋规则和算法，还可以通过界面设计与程序实践，实现人机对弈的功能，提高对图形化编程的熟练度。
4. 策略优化与深度学习为了呈现更具挑战性的课程内容，课程设计还可以引入深度学习技术，让学生设计出基于神经网络的五子棋对弈程序。
通过训练神经网络，学生可以优化五子棋本人的策略，从而提高程序的对弈水平。
这一部分内容将会极大地挑战学生的编程能力和算法思维，使他们在深入探讨五子棋对弈中的人工智能技术的也能够提升自身的编程水平。
三、课程设计目标通过以上的课程设计内容，我们的课程设计旨在达到以下目标：1. 帮助学生深入理解五子棋游戏规则及其背后的算法原理；2. 提高学生的Python编程技能，并培养其对程序设计和算法思考的能力；3. 引导学生了解人工智能在五子棋对弈中的应用，并培养其对人工智能技术的兴趣；4. 培养学生团队合作和实践能力，使他们通过课程设计形成良好的团队合作意识和项目实践能力。
《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于古代的智力游戏，它不仅要求玩家在逻辑和策略上有着敏锐的洞察力，而且要求对棋局有深入的理解。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，五子棋的人工智能算法设计与实现成为了研究的热点。
本文将详细介绍五子棋人工智能算法的设计与实现过程。
二、五子棋游戏规则概述五子棋的规则相对简单，但策略性极强。
游戏的目标是在一个15×15的棋盘上，通过连接五个或更多相同颜色的棋子来获得胜利。
玩家轮流下棋，每一轮可以选择行或列中的空白位置进行下棋。
当某一玩家下出的棋子与已存在的棋子连接成五子连线时，该玩家获胜。
三、人工智能算法设计五子棋的人工智能算法设计主要包括状态表示、策略搜索和价值评估三个部分。
（一）状态表示状态表示是人工智能算法的基础。
在五子棋中，我们通过一个二维数组来表示当前的游戏状态，包括棋盘上的棋子布局、玩家状态等信息。
同时，我们还需要定义一些规则来约束棋盘上的操作，如禁止双三、禁止四三等。
（二）策略搜索策略搜索是人工智能算法的核心部分。
我们采用深度优先搜索和广度优先搜索相结合的策略进行搜索。
具体来说，我们首先使用广度优先搜索来寻找可能的下一步棋，然后使用深度优先搜索来评估每一步棋的价值。
在搜索过程中，我们还需要考虑一些剪枝策略来减少搜索空间，提高搜索效率。
（三）价值评估价值评估是衡量每一步棋对胜负影响的重要手段。
我们通过分析每一步棋对后续棋局的影响、对对手的威胁程度等因素来评估其价值。
同时，我们还需要考虑一些特殊情况，如禁手、活三等，以更准确地评估每一步棋的价值。
四、算法实现在实现五子棋人工智能算法时，我们采用了Python编程语言和深度学习框架TensorFlow。
具体实现步骤如下：（一）定义数据结构首先，我们需要定义一个类来表示五子棋的游戏状态和操作。
这个类包括一个二维数组来表示棋盘、一个列表来表示当前玩家的下一步操作等。
同时，我们还需要定义一些函数来处理输入和输出等操作。
《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。
五子棋人机对战源代码
#include "stdafx.h"#include "FiveStone.h"#include "FiveKernel.h"#ifdef _DEBUG#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[]=__FILE__;#define new DEBUG_NEW#endif//////////////////////////////////////////////////////////////////////// Construction/Destruction////////////////////////////////////////////////////////////////////// FiveKernel::FiveKernel(){const char * readstring[9]={"长连","五","活四","冲四","活三","冲三","活二","可能为五","不可能为五"};int ItemNum;FILE * f;//read opentable filef=fopen("openlib.txt","r");fscanf(f,"%3x\n", &ItemNum);int j;for (int i=0;i<ItemNum;i++){fscanf(f, "%3x: %8x\n", &j, &OpenT able[i]);};fclose(f);//read valuetable filef=fopen("valuelib.txt","r");char str1[5], str2[10], str[2][11];for (i=0;i<3281;i++){ValueT able[i][0]=0;ValueT able[i][1]=0;}for (i=0;i<6561;i++){fscanf(f, "%s %s %s %s\n\n", str1, str2, str[0], str[1]);for (j=0;j<2;j++){for (int k=0;k<9;k++){if (strcmp(str[j],readstring[k])==0){if (i<=3280){ValueT able[i][j]+=(k+1)*16; //k+1 because value can not be 0 }if (i>=3280){ValueT able[6560-i][j]+=(k+1);break;}}}}fclose(f);Result=rsNotPlayed;}FiveKernel::~FiveKernel(){}bool FiveKernel::NewGame(HARDLEVEL hardlevel, RULE rule){if (Result==rsNotOut){if (IDYES!=MessageBox(GetActiveWindow(), "Are you sure to cancel the curre nt game?","New game",MB_YESNO)){return false;}}HardLevel=hardlevel;Rule=rule;HandLimit=(rule!=rlNormal);Result=rsNotOut;int i,j;//initialize Boardfor (i=0;i<16;i++){for (j=0;j<16;j++){Board[i][j]=vlCanBeFive*16+vlCanBeFive;}}StepNum=0;Turn=tnBlackTurn;return true;}bool FiveKernel::InputChess(POS pos){if((_ValidPos(pos))&&((Board[pos.x][pos.y]>>4)>=1)&&(Result==rsNotOut)){ BYTE value=(Turn==tnBlackTurn)?((Board[pos.x][pos.y]>>4)):((Board[pos.x][pos.y]&0x0f));if (value==vlHandLimit){MessageBox(GetActiveWindow(), "Invalid chess!","Hand limit",MB_OK); return false;_GoAStep(pos);return true;}else return false;}bool FiveKernel::OutputChess(POS * pos) {if (Result!=rsNotOut){return false;}if (StepNum==0){pos->x=7;pos->y=7;_GoAStep(*pos);return true;}if (_SearchInLib(pos)){_GoAStep(*pos);return true;}if (_ThinkOut(pos)){_GoAStep(*pos);return true;}return false;}bool FiveKernel::Retract(POS * pos){if ((Result==rsNotOut)&&(StepNum>0)){int i, j;StepNum--;//initialize Board and TurnTurn=tnBlackTurn;for (i=0;i<16;i++){for (j=0;j<16;j++){Board[i][j]=vlCanBeFive*16+vlCanBeFive; }}//place each chess stored in StepTablefor (i=0;i<StepNum;i++){_PlaceChess(&Board, StepTable[i], Turn); Turn=_GetOtherTurn(Turn);}}return true;}bool FiveKernel::GetResult(RESULT * result) {*result=Result;return (Result==rsNotPlayed)?false:true;}bool FiveKernel::GetBoard(BOARD * board) {if (Result==rsNotPlayed) return false;for (int i=0;i<16;i++){for (int j=0;j<16;j++){(*board)[i][j]=Board[i][j];}}return true;}bool FiveKernel::GetTurn(TURN * turn){if (Result==rsNotOut){*turn=Turn;return true;}else return false;}bool FiveKernel::GetLastPos(POS * pos) {if (StepNum>1){*pos=StepT able[StepNum-1];return true;}else return false;}//convert x and y to POSPOS FiveKernel::_Pos(BYTE x, BYTE y){POS pos;pos.x=x;pos.y=y;return pos;}//NOTICE: This routine has no error check void FiveKernel::_GoAStep(POS pos){StepT able[StepNum]=pos;StepNum++;BYTE value=(Turn==tnBlackTurn)?((Board[pos.x][pos.y]>>4)):((Board[pos.x][pos.y]&0x0f));if (value==vlFive){Result=(Turn==tnBlackTurn)?rsBlackWin:rsWhiteWin;}else if (StepNum==225){Result=rsDraw;}else{Board[pos.x][pos.y]=_Chess(Turn);bool CanBeDraw=true;for (int i=0;i<15;i++){for (int j=0;j<15;j++){BYTE value1=Board[i][j]>>4, value2=Board[i][j]&0x0f;if ((value1>0)&&(((value1!=vlHandLimit)&&(value1!=vlNoUse))||(value2!=vlNoUse))) CanBeDraw=false; }}if (CanBeDraw) Result=rsDraw;}_PlaceChess(&Board, pos, Turn);Turn=_GetOtherTurn(Turn);}TURN FiveKernel::_GetOtherTurn(TURN turn){return !turn;}//NOTICE: This routine has no error checkvoid FiveKernel::_PlaceChess(BOARD * board, POS pos, TURN turn) {(*board)[pos.x][pos.y]=_Chess(turn);BYTE i1=(pos.x>=4)?pos.x-4:0;BYTE i2=(pos.x<=10)?pos.x+4:14;BYTE j1=(pos.y>=4)?pos.y-4:0;BYTE j2=(pos.y<=10)?pos.y+4:14;for (BYTE i=i1;i<=i2;i++){for (BYTE j=j1;j<=j2;j++){if (((*board)[i][j]>>4)==0) continue;(*board)[i][j]=_PosValue(board, _Pos(i, j));}}}PLACE FiveKernel::_Chess(TURN turn){return (turn==tnBlackTurn?plBlackChess:plWhiteChess);}bool FiveKernel::_ValidPos(POS pos){return (pos.x>=0)&&(pos.x<15)&&(pos.y>=0)&&(pos.y<15);}bool FiveKernel::_SearchInLib(POS * pos){POS FoundPosT able[255];BYTE FoundPosNum=0;unsigned long x, y, z;int j=0;for (int i=0;i<StepNum;i++){x=StepT able[i].x;y=StepT able[i].y;z=x<<4|y;while ((OpenTable[j]&0xff000000)!=(z*0x1000000)){if ((OpenT able[j]&0xfff)==0xfff){return false;}else j=OpenT able[j]&0xfff;}if ((OpenTable[j]&0xfff000)==0xfff000) return false;j=(OpenT able[j]&0xfff000)/0x1000;if (i==StepNum-1){do{z=(OpenT able[j]&0xff000000)/0x1000000;x=z>>4;y=z&0x0f;FoundPosT able[FoundPosNum++]=_Pos((BYTE)x, (BYTE)y);j=OpenTable[j]&0xfff;} while (j!=0xfff);int RandomNum=-1;while ((RandomNum<0)||(RandomNum>=FoundPosNum)) RandomNum=rand();*pos=FoundPosTable[RandomNum];return true;}}return false;}bool FiveKernel::_ThinkOut(POS * pos){const BYTE ValueRank[2][16]={{0,0,255,253,100,100,100,100,1,1,253,100,100,0,0,0},{0,100,254,100,100,100,100,100,1,1,100,100,100,0,0,0},};const long ValueScore[2][16]={{0,0,10000000,200000,2000,1000,200,100,10,1,100000,10000,200000,0, 0,0},{0,1,1000000, 40000, 200, 100 ,20 ,10, 1, 1,40000, 2000, 20000, 0,0,0} };struct{POS Pos;long Score;}Prob[225];BYTE FoundNum=0;BYTE BestRank=0;BYTE value[2];BYTE ownrank, otherrank, temprank;long tempscore;int i, j;for (i=0;i<15;i++){for (j=0;j<15;j++){value[0]=Board[i][j]>>4;value[1]=Board[i][j]&0x0f;//if the place have chess then continueif (value[0]==0) continue;if (Turn==tnBlackTurn){ownrank=ValueRank[0][value[0]];otherrank=ValueRank[1][value[1]];tempscore=ValueScore[0][value[0]]+ValueScore[1][value[1]];}else{ownrank=ValueRank[0][value[1]];otherrank=ValueRank[1][value[0]];tempscore=ValueScore[0][value[1]]+ValueScore[1][value[0]];}if (ownrank==0) temprank=0;else temprank=(ownrank>otherrank)?ownrank:otherrank;if (temprank>BestRank){BestRank=temprank;FoundNum=1;Prob[0].Pos=_Pos(i,j);Prob[0].Score=tempscore;}else if(temprank==BestRank){int k=FoundNum;while ((k>=1)&&(Prob[k-1].Score<tempscore)){Prob[k]=Prob[k-1];k--;}Prob[k].Pos=_Pos(i,j);Prob[k].Score=tempscore;FoundNum++;}}}int w1=0;while ((w1<FoundNum)&&(Prob[w1].Score==Prob[0].Score)) w1++;int w2=rand()%w1;POS temppos=Prob[w2].Pos;Prob[w2].Pos=Prob[0].Pos;Prob[0].Pos=temppos;if (BestRank>100){*pos=Prob[0].Pos;return true;}if ((HardLevel==hlBeginner)&&(rand()%4==0)||(HardLevel==hlAmateur)&&(rand()%4!=0)){if (_CanWinByFour(&Board, pos, Turn, 6, false)) return true;if (_CanWinByFour(&Board, pos, Turn, 6, true)) return true;if (_CanWinByThree(&Board, pos, Turn, 2)) return true;}bool OtherCanWinFour_ThreeEnable=false;bool OtherCanWinFour_ThreeDisable=false;bool OtherCanWinThree=false;if (HardLevel==hlExpert){if (_CanWinByFour(&Board, pos, Turn, 6, false)) return true;POS OtherWinPos;if (_CanWinByFour(&Board, &OtherWinPos, _GetOtherTurn(Turn), 6, false)) OtherCanWinFour_ThreeDisable=true;else{if (_CanWinByFour(&Board, pos, Turn, 6, true)) return true;if (_CanWinByFour(&Board, &OtherWinPos, _GetOtherTurn(Turn), 6, true)) OtherCanWinFour_ThreeEnable=true;else{if (_CanWinByThree(&Board, pos, Turn, 2)) return true;if (_CanWinByThree(&Board, &OtherWinPos, _GetOtherTurn(Turn), 2)) OtherCanWinThree=true;}}}const char DirDis[8][2]={{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};BYTE SaveC;char SaveX, SaveY;char tempx, tempy;BYTE tempvalue;for (int t=0;t<FoundNum;t++){SaveX=Prob[t].Pos.x;SaveY=Prob[t].Pos.y;SaveC=Board[SaveX][SaveY];if (Turn==tnBlackTurn)Prob[t].Score=2*ValueScore[0][SaveC&0x0f]-ValueScore[1][SaveC>>4];else Prob[t].Score=2*ValueScore[0][SaveC>>4]-ValueScore[1][SaveC&0x0f]; Board[SaveX][SaveY]=_Chess(Turn);for (i=0;i<8;i++){for (j=1;j<=4;j++){tempx=SaveX+j*DirDis[i][0];tempy=SaveY+j*DirDis[i][1];if (_ValidPos(_Pos(tempx, tempy))&&((Board[tempx][tempy]>>4)>=1)){ tempvalue=Board[tempx][tempy];if (Turn==tnBlackTurn)Prob[t].Score-=(ValueScore[1][tempvalue>>4]-ValueScore[0][tempvalu e&0x0f]);else Prob[t].Score-=(ValueScore[1][tempvalue&0x0f]-ValueScore[0][tempva lue>>4]);tempvalue=_PosValue(&Board, _Pos(tempx, tempy));if (Turn==tnBlackTurn)Prob[t].Score+=(ValueScore[1][tempvalue>>4]-ValueScore[0][tempvalu e&0x0f]);else Prob[t].Score+=(ValueScore[1][tempvalue&0x0f]-ValueScore[0][tempva lue>>4]);}}}Board[SaveX][SaveY]=SaveC;int k=t;POS temppos=Prob[t].Pos;tempscore=Prob[t].Score;while ((k>=1)&&(Prob[k-1].Score<tempscore)){Prob[k]=Prob[k-1];k--;}Prob[k].Pos=temppos;Prob[k].Score=tempscore;}w1=0;while ((w1<FoundNum)&&(Prob[w1].Score==Prob[0].Score)) w1++;w2=rand()%w1;temppos=Prob[w2].Pos;Prob[w2].Pos=Prob[0].Pos;Prob[0].Pos=temppos;if ((HardLevel==hlBeginner)||(HardLevel==hlAmateur)){*pos=Prob[0].Pos;return true;}if (FoundNum>MaxFoundPosNum) FoundNum=MaxFoundPosNum;BOARD tempboard;temppos;for (t=0;t<FoundNum;t++){memcpy(&tempboard, &Board, sizeof(BOARD));_PlaceChess(&tempboard, Prob[t].Pos, Turn);if (OtherCanWinFour_ThreeDisable){if (!_CanWinByFour(&tempboard, &temppos, _GetOtherTurn(Turn), 6, false)){*pos=Prob[t].Pos;return true;}}else if (OtherCanWinFour_ThreeEnable){if (!_CanWinByFour(&tempboard, &temppos, _GetOtherTurn(Turn), 6, true)){*pos=Prob[t].Pos;return true;}}else if (OtherCanWinThree){if (!_CanWinByThree(&tempboard, &temppos, _GetOtherTurn(Turn), 2)){ *pos=Prob[t].Pos;return true;}}else{if (_CanWinByFour(&tempboard, &temppos, Turn, 6, true)){*pos=Prob[t].Pos;return true;}if (_CanWinByThree(&tempboard, &temppos, Turn, 2)){*pos=Prob[t].Pos;return true;}}}*pos=Prob[0].Pos;return true;}VALUE FiveKernel::_PosDirectionValue(BOARD * board, POS pos, DIR dir) {VALUE blackvalue, whitevalue;const char dis[4][2]={{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1}};unsigned int address;int j, k;for (int chess=0;chess<=2;chess+=2){address=0;for (int i=-4;i<=4;i++){if (i==0) continue;j=pos.x+i*dis[dir][0];k=pos.y+i*dis[dir][1];if (_ValidPos(_Pos(j, k))){if ((*board)[j][k]==plBlackChess) address+=(address<<1);else if ((*board)[j][k]==plWhiteChess) address+=(address<<1)+2;else address+=(address<<1)+1;}else{address+=(address<<1)+chess;}}if (address>=3280){if (chess==0){whitevalue=ValueT able[6560-address][0]>>4;}else{if (HandLimit) blackvalue=ValueTable[6560-address][1]&0x0f;else blackvalue=ValueTable[6560-address][0]&0x0f;}}else{if (chess==0){whitevalue=ValueT able[address][0]&0x0f;}else{if (HandLimit) blackvalue=ValueTable[address][1]>>4;else blackvalue=ValueTable[address][0]>>4;}}}return (blackvalue<<4)|whitevalue;}VALUE FiveKernel::_PosValue(BOARD * board, POS pos, TURN turn){BYTE FourNum=0, LiveThreeNum=0;VALUE v, value=vlNoUse;for (int i=0;i<4;i++){v=_PosDirectionValue(board, pos, i);if (turn==tnBlackTurn) v=v>>4; else v=v&0x0f;if (v==vlHandLimit) return vlHandLimit;else value=(v<value)?v:value;if ((v==vlLiveFour)||(v==vlDeadFour)) FourNum++;else if (v==vlLiveThree) LiveThreeNum++;}if (FourNum>=2){if ((HandLimit)&&(turn==tnBlackTurn)) return vlHandLimit;else return (value>vlFive)?vlDoubleFour:value;}if (LiveThreeNum>=2){if ((HandLimit)&&(turn==tnBlackTurn)) return vlHandLimit;else value=vlDoubleLiveThree;}if ((FourNum==1)&&(LiveThreeNum>=1))return (value>vlLiveFour)?vlFourLiveThree:value;return value;}VALUE FiveKernel::_PosValue(BOARD * board, POS pos){VALUE blackvalue, whitevalue;blackvalue=_PosValue(board, pos, tnBlackTurn);whitevalue=_PosValue(board, pos, tnWhiteTurn);return (blackvalue<<4)|whitevalue;}VALUE FiveKernel::_PosDirectionValue(BOARD * board, POS pos, DIR dir, TURN turn){VALUE value;value=_PosDirectionValue(board, pos, dir);return (turn==tnBlackTurn)?value>>4:value&0x0f;}bool FiveKernel::_CanWinByFour(BOARD * board, POS * pos, TURN turn, BYTE depth, bool ThreeEnable){const BYTE ValueRank[16]={0,0,255,254,252,0,0,0,0,0,254,251,253,0,0,0}; _InitStack();_OccupyNode(0);char NowIndex=0;NODE * NowNode=&(Stack[0]);NowNode->father=-1;NowNode->son=-1;NowNode->brother=-1;NowNode->pos=_Pos(-1, -1);BOARD NowBoard;memcpy(&NowBoard, board, sizeof(BOARD));TURN NowTurn=turn;BYTE NowDepth=depth;while (1){BYTE FoundNum=0;POS Prob[225];if (NowTurn==turn){for (BYTE i=0;i<15;i++){for (BYTE j=0;j<15;j++){BYTE tempRank;if (NowTurn==tnBlackTurn) tempRank=ValueRank[NowBoard[i][j]>>4];else tempRank=ValueRank[NowBoard[i][j]&0x0f];if ((tempRank>=253)||((tempRank==251)&&(ThreeEnable))){NowNode->Win=true;if (NowIndex==0) NowNode->pos=_Pos(i, j);goto labelBACK;}else if (tempRank>=252){Prob[FoundNum]=_Pos(i, j);FoundNum++;}}}}else{BYTE i1=(NowNode->pos.x>=4)?NowNode->pos.x-4:0;BYTE i2=(NowNode->pos.x<=10)?NowNode->pos.x+4:14;BYTE j1=(NowNode->pos.y>=4)?NowNode->pos.y-4:0;BYTE j2=(NowNode->pos.y<=10)?NowNode->pos.y+4:14;for (BYTE i=i1;i<=i2;i++){for (BYTE j=j1;j<=j2;j++){if ((NowBoard[i][j]>>4)==0) continue;BYTE tempRank, tempRank1;if (NowTurn==tnBlackTurn){tempRank=ValueRank[NowBoard[i][j]&0x0f];tempRank1=ValueRank[NowBoard[i][j]>>4];}else{tempRank=ValueRank[NowBoard[i][j]>>4];tempRank1=ValueRank[NowBoard[i][j]&0x0f];}if (tempRank==255){if (tempRank1>=252){NowNode->Win=false;if (NowIndex==0) NowNode->pos=_Pos(i, j);goto labelBACK;}Prob[FoundNum]=_Pos(i, j);FoundNum++;}}}}if ((NowDepth==0)||(FoundNum==0)){NowNode->Win=false;goto labelBACK;}char SonIndex;if (_GetVoidNode(&SonIndex)){NODE * tempNode;char tempIndex;NowNode->son=SonIndex;if (NowTurn==turn) NowNode->Win=false; else NowNode->Win=true; for (short t=0;t<FoundNum;t++){if (_GetVoidNode(&tempIndex)){if (t>0) tempNode->brother=tempIndex;_OccupyNode(tempIndex);tempNode=&(Stack[tempIndex]);tempNode->father=NowIndex;tempNode->son=-1;tempNode->pos=Prob[t];}else break;}tempNode->brother=-1;NowIndex=SonIndex;NowNode=&(Stack[NowNode->son]);_PlaceChess(&NowBoard, NowNode->pos, NowTurn);NowTurn=_GetOtherTurn(NowTurn);NowDepth--;}else{NowNode->Win=false;goto labelBACK;}continue;labelBACK:;NODE * tempNode=NowNode;char tempIndex=NowIndex;while ((NowNode->brother==-1)||(NowTurn==turn)&&(!NowNode->Win) ||(NowTurn!=turn)&&(NowNode->Win)){if (NowNode->father==-1){*pos=NowNode->pos;return NowNode->Win;}else{tempNode=NowNode;NowIndex=NowNode->father;_RemoveChess(&NowBoard, NowNode->pos);NowNode=&(Stack[NowIndex]);NowTurn=_GetOtherTurn(NowTurn);NowDepth++;if (NowTurn==turn){if (tempNode->Win){NowNode->Win=true;if (NowIndex==0) NowNode->pos=tempNode->pos;}}else{if (!tempNode->Win){NowNode->Win=false;if (NowIndex==0) NowNode->pos=tempNode->pos;}}tempIndex=NowNode->son;do {tempNode=&(Stack[tempIndex]);_FreeNode(tempIndex);tempIndex=tempNode->brother;}while (tempIndex!=-1);}}_RemoveChess(&NowBoard, NowNode->pos);NowIndex=NowNode->brother;NowNode=&(Stack[NowIndex]);_PlaceChess(&NowBoard, NowNode->pos, _GetOtherTurn(NowTurn));}return false;}bool FiveKernel::_CanWinByThree(BOARD * board, POS * pos, TURN turn, BYTE depth){const BYTE ValueRank[16]={0,0,255,254,252,250,0,0,0,0,254,251,253,0,0,0};const BYTE OwnFive=255;const BYTE OtherFive=254;const BYTE OwnLiveFour=253;const BYTE OtherLiveFour=252;const BYTE OwnTwoLiveThree=251;_InitStack();_OccupyNode(0);char NowIndex=0;NODE * NowNode=&(Stack[0]);NowNode->father=-1;NowNode->son=-1;NowNode->brother=-1;NowNode->pos=_Pos(-1, -1);BOARD NowBoard;memcpy(&NowBoard, board, sizeof(BOARD));TURN NowTurn=turn;BYTE NowDepth=depth;while (1){BYTE FoundNum=0;typedef struct {POS pos; BYTE rank;} PROB;PROB Prob[225];BYTE BestRank=0;if (NowTurn==turn){for (BYTE i=0;i<15;i++){for (BYTE j=0;j<15;j++){BYTE OwnRank, OtherRank;if (NowTurn==tnBlackTurn){OwnRank=ValueRank[NowBoard[i][j]>>4];OtherRank=ValueRank[NowBoard[i][j]&0x0f];}else{OwnRank=ValueRank[NowBoard[i][j]&0x0f];OtherRank=ValueRank[NowBoard[i][j]>>4];}if (OwnRank==255){BestRank=OwnFive;if (NowIndex==0) NowNode->pos=_Pos(i, j);}if ((OtherRank==255)&&(BestRank<OtherFive)) BestRank=OtherFive;if (((OwnRank==254)||(OwnRank==253))&&(BestRank<OwnLiveFour)){ BestRank=OwnLiveFour;if (NowIndex==0) NowNode->pos=_Pos(i, j);}if (((OtherRank==254)||(OwnRank==253))&&(BestRank<OtherLiveFour)) BestRank=OtherLiveFour;if ((OwnRank==251)&&(BestRank<OwnTwoLiveThree)){BestRank=OwnTwoLiveThree;if (NowIndex==0) NowNode->pos=_Pos(i, j);}if (OwnRank>0){int k=FoundNum;while ((k>=1)&&(Prob[k-1].rank<OwnRank)){Prob[k]=Prob[k-1];k--;}Prob[k].pos=_Pos(i,j);Prob[k].rank=OwnRank;FoundNum++;}}}if (BestRank==OwnFive) {NowNode->Win=true;goto labelBACK;}if (BestRank==OtherFive) {NowNode->Win=false;goto labelBACK;}if (BestRank==OwnLiveFour) {NowNode->Win=true;goto labelBACK;}if (BestRank==OtherLiveFour)while ((FoundNum>0)&&(Prob[FoundNum-1].rank<252)) FoundNum--;if (BestRank==OwnTwoLiveThree) {NowNode->Win=true;goto labelBACK;}}else{BYTE i1=(NowNode->pos.x>=4)?NowNode->pos.x-4:0;BYTE i2=(NowNode->pos.x<=10)?NowNode->pos.x+4:14;BYTE j1=(NowNode->pos.y>=4)?NowNode->pos.y-4:0;BYTE j2=(NowNode->pos.y<=10)?NowNode->pos.y+4:14;for (BYTE i=i1;i<=i2;i++){for (BYTE j=j1;j<=j2;j++){if ((NowBoard[i][j]>>4)==0) continue;BYTE tempRank;if (NowTurn==tnBlackTurn)tempRank=ValueRank[NowBoard[i][j]&0x0f];else tempRank=ValueRank[NowBoard[i][j]>>4];if ((tempRank>=254)){int k=FoundNum;while ((k>=1)&&(Prob[k-1].rank<tempRank)){Prob[k]=Prob[k-1];k--;}Prob[k].pos=_Pos(i,j);Prob[k].rank=tempRank;FoundNum++;}}}}if ((NowDepth==0)||(FoundNum==0)){NowNode->Win=false;goto labelBACK;}char SonIndex;if (_GetVoidNode(&SonIndex)){NODE * tempNode;char tempIndex;NowNode->son=SonIndex;if (NowTurn==turn) NowNode->Win=false; else NowNode->Win=true; for (short t=0;t<FoundNum;t++){if (_GetVoidNode(&tempIndex)){if (t>0) tempNode->brother=tempIndex;_OccupyNode(tempIndex);tempNode=&(Stack[tempIndex]);tempNode->father=NowIndex;tempNode->son=-1;tempNode->pos=Prob[t].pos;}else break;}tempNode->brother=-1;NowIndex=SonIndex;NowNode=&(Stack[NowNode->son]);_PlaceChess(&NowBoard, NowNode->pos, NowTurn);NowTurn=_GetOtherTurn(NowTurn);NowDepth--;}else{NowNode->Win=false;goto labelBACK;}continue;labelBACK:;NODE * tempNode=NowNode;char tempIndex=NowIndex;while ((NowNode->brother==-1)||(NowTurn==turn)&&(!NowNode->Win) ||(NowTurn!=turn)&&(NowNode->Win)){if (NowNode->father==-1){*pos=NowNode->pos;return NowNode->Win;}else{tempNode=NowNode;NowIndex=NowNode->father;_RemoveChess(&NowBoard, NowNode->pos);NowNode=&(Stack[NowIndex]);NowTurn=_GetOtherTurn(NowTurn);NowDepth++;if (NowTurn==turn){if (tempNode->Win){NowNode->Win=true;if (NowIndex==0) NowNode->pos=tempNode->pos;}}else{if (!tempNode->Win){NowNode->Win=false;if (NowIndex==0) NowNode->pos=tempNode->pos;}}tempIndex=NowNode->son;do {tempNode=&(Stack[tempIndex]);_FreeNode(tempIndex);tempIndex=tempNode->brother;}while (tempIndex!=-1);}}_RemoveChess(&NowBoard, NowNode->pos);NowIndex=NowNode->brother;NowNode=&(Stack[NowIndex]);_PlaceChess(&NowBoard, NowNode->pos, _GetOtherTurn(NowTurn));}return false;}//function _GetVoidNode has no error check//if NodeNum less than MaxNodeNum, there must be one void node at least bool FiveKernel::_GetVoidNode(char * nodeindex){if (SearchedPosNum==MaxSearchPosNum) return false;if (NodeNum==MaxNodeNum) return false;else{char i=0;while (!Stack[i].NodeVoid) i++;*nodeindex=i;SearchedPosNum++;return true;}}//function _FreeNode has no error check//the Node to be free must not be void nodevoid FiveKernel::_FreeNode(char nodeindex){Stack[nodeindex].NodeVoid=true;NodeNum--;}//function _OccupyNode has no error check//the Node to be Occupied must be void nodevoid FiveKernel::_OccupyNode(char nodeindex){Stack[nodeindex].NodeVoid=false;NodeNum++;}void FiveKernel::_InitStack(){NodeNum=0;SearchedPosNum=0;for (unsigned short i=0;i<MaxNodeNum;i++) Stack[i].NodeVoid=true;}void FiveKernel::_RemoveChess(BOARD * board, POS pos){(*board)[pos.x][pos.y]=0xff;BYTE i1=(pos.x>=4)?pos.x-4:0;BYTE i2=(pos.x<=10)?pos.x+4:14;BYTE j1=(pos.y>=4)?pos.y-4:0;BYTE j2=(pos.y<=10)?pos.y+4:14;for (BYTE i=i1;i<=i2;i++){for (BYTE j=j1;j<=j2;j++){if (((*board)[i][j]>>4)==0) continue;(*board)[i][j]=_PosValue(board, _Pos(i, j)); }}}。
《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，又称连珠、连五子、五连珠等，是一款传统的策略性棋类游戏。
随着人工智能技术的不断发展，五子棋游戏的人工智能算法也日益成熟。
本文将介绍一种五子棋人工智能算法的设计与实现，旨在提高游戏的趣味性和挑战性。
二、算法设计1. 棋盘与棋子五子棋的棋盘为15×15的方格，黑白两色的棋子交替落子。
我们的算法将棋盘划分为不同的区域，并考虑各种可能的落子位置和走法。
2. 搜索策略（1）广度优先搜索：通过搜索所有可能的落子位置和走法，找到最优解。
这种方法简单直观，但计算量大，适用于较小的棋盘。
（2）深度优先搜索：通过逐步深入搜索，找到最优解。
这种方法可以减少计算量，但需要一定的策略和技巧。
（3）启发式搜索：结合广度优先搜索和深度优先搜索的优点，通过启发式函数引导搜索方向，提高搜索效率。
3. 评估函数评估函数是决定走法优劣的关键因素。
我们的算法采用多种评估函数相结合的方式，包括棋盘控制力、连珠可能性、攻击力等。
这些评估函数综合考虑了棋局的各个方面，能够更准确地判断走法的优劣。
4. 决策策略根据搜索策略和评估函数，我们的算法能够自动进行决策。
在决策过程中，算法会考虑多种可能的走法，并选择最优的走法。
同时，算法还会根据对手的走法进行动态调整，以应对不同的对手和局面。
三、算法实现1. 环境搭建首先需要搭建一个五子棋游戏的开发环境，包括棋盘、棋子、落子界面等。
这可以通过使用编程语言（如Python、C++等）和图形库（如OpenCV、SDL等）来实现。
2. 算法编码根据算法设计，编写相应的代码实现算法功能。
这包括搜索策略的实现、评估函数的计算、决策策略的制定等。
在编码过程中，需要注意代码的可读性、可维护性和效率等问题。
3. 测试与调试在实现算法后，需要进行测试和调试，以确保算法的正确性和性能。
这可以通过与人类玩家进行对战、分析对战数据等方式来进行。
在测试过程中，还需要对算法进行优化和调整，以提高其性能和适应性。
人工智能五子棋论文（2）
人工智能五子棋论文(2)人工智能五子棋论文篇二五子棋人工智能算法实现研究五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏，是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。
现代五子棋日文称之为“连珠”，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”等多种称谓[1]。
因其规则简单，变化多端，容易上手，而广受大众喜爱。
五子棋游戏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。
五子棋游戏规则比较简单，棋盘通常采用类似围棋盘的15路或19路的棋盘，两人分别执黑白两色棋子，轮流在棋盘上选择一个无子的交叉点落子，无子的交叉点又被称为空点或合法点，当黑白一方有五个棋子在横、竖或斜方向上连接成一线即为该方赢。
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是计算机科学的一个分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的综合性的技术科学。
该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，而博弈是人工智能研究的一个重要分支。
它不仅存在于游戏、下棋之中，也存在于政治、经济、军事和生物竞争中。
与其他棋类游戏相比，五子棋游戏每一层棋局搜索节点数量庞大，规则简单，更便于深入研究博弈算法。
本文以五子棋游戏为研究对象，采用Alpha-Beta剪枝和最大最小树原理，优化了博弈树搜索过程，通过控制搜索深度，实现了初级和高级的人机对弈。
此外，本文还对优化五子棋智能算法的思路做出了初步探讨。
一、五子棋传统算法1.人机博弈传统算法。
解决博弈问题的传统算法是搜索树法，也叫博弈树法。
以甲乙两人对弈五子棋为例，假定现在该甲走棋且甲有若干种走法，而对甲的任一走法，乙也可以有与之对应的不同的多种走法，然后又轮到甲走棋，而对乙的走法甲又有若干种方法应对，如此反复。
显然，可以从当前棋局状态(根节点)出发，找出所有可能的乙的走法(子节点)，再从每个子节点出发找出甲对应于每个乙的走法的所有应对(子子节点)，直到出现一方赢局。
Python五子棋游戏代码
Python五子棋游戏代码五子棋游戏涉及到的内容较多，这里给出一个简化版的五子棋游戏实现。
首先需要安装pygame库，可以使用以下命令安装：bashpip install pygame接下来是五子棋游戏的代码：import pygameimport sys# 初始化pygamepygame.init()# 设置屏幕大小screen_size = (600, 600)screen = pygame.display.set_mode(screen_size)# 设置颜色white = (255, 255, 255)black = (0, 0, 0)# 加载棋盘图片board_image = pygame.image.load("board.png")# 设置棋盘大小board_size = board_image.get_rect().size# 设置棋盘坐标def get_position(x, y):return x * board_size[0], y * board_size[1]# 绘制棋盘def draw_board():for x in range(15):for y in range(15):rect = get_position(x, y)screen.blit(board_image, rect)pygame.draw.line(screen, black, get_position(x, y), get_position((x + 1) % 15, y), 2)pygame.draw.line(screen, black, get_position(x, y), get_position((x - 1) % 15, y), 2)# 主循环player = 1while True:for event in pygame.event.get():if event.type == pygame.QUIT:sys.exit()elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:x, y = event.posx, y = x // board_size[0], y // board_size[1]if board_image.get_at((x, y)) == (0, 0, 0):if player == 1:player = 2else:player = 1screen.fill(white)draw_board()pygame.display.flip()注意：这个示例需要你提供一张名为"board.png"的棋盘图片。
Python实现五子棋联机对战小游戏
Python实现五⼦棋联机对战⼩游戏⽬录效果演⽰开发⼯具环境搭建主要代码修改的地⽅效果演⽰开发⼯具Python版本： 3.6.4相关模块：pygame模块；PyQt5模块；以及⼀些Python⾃带的模块。
环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
主要代码这⾥简单介绍下原理吧，代码主要⽤PyQt5写的，pygame只⽤来播放⼀些⾳效。
⾸先，设计并实现个游戏主界⾯：代码实现如下123 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24'''游戏开始界⾯'''class gameStartUI(QWidget):def__init__(self, parent=None, **kwargs):super(gameStartUI, self).__init__(parent)self.setFixedSize(760, 650)self.setWindowTitle('五⼦棋- : ilove-python')self.setWindowIcon(QIcon(cfg.ICON_FILEPATH))# 背景图⽚palette =QPalette()palette.setBrush(self.backgroundRole(), QBrush(QPixmap(cfg.BACKGROUND_IMAGEPATHS.get('bg_start')))) self.setPalette(palette)# 按钮# --⼈机对战self.ai_button =PushButton(cfg.BUTTON_IMAGEPATHS.get('ai'), self)self.ai_button.move(250, 200)self.ai_button.show()self.ai_button.click_signal.connect(self.playWithAI)# --联机对战self.online_button =PushButton(cfg.BUTTON_IMAGEPATHS.get('online'), self)self.online_button.move(250, 350)self.online_button.show()self.online_button.click_signal.connect(self.playOnline)'''⼈机对战'''def playWithAI(self):self.close()252627282930313233self.gaming_ui = playWithAIUI(cfg)self.gaming_ui.exit_signal.connect(lambda: sys.exit())self.gaming_ui.back_signal.connect(self.show) self.gaming_ui.show() '''联机对战''' def playOnline(self): self.close()self.gaming_ui = playOnlineUI(cfg, self)self.gaming_ui.show()会pyqt5的应该都可以写出这样的界⾯，没啥特别的，记得把⼈机对战和联机对战两个按钮触发后的信号分别绑定到⼈机对战和联机对战的函数上就⾏。
基于Android的五子棋游戏设计
基于Android的五子棋游戏设计五子棋是一种古老的策略棋类游戏，通过黑白双方交替落子，在棋盘上形成连续的五颗棋子相连即可获胜的游戏。
五子棋不仅在中国历史悠久，而且在世界范围内受到广泛的喜爱。
如今，随着移动互联网技术的不断发展，基于Android系统的五子棋游戏也越来越受到玩家的青睐。
本文将围绕基于Android的五子棋游戏设计展开讨论，涵盖游戏的功能设计、界面设计、技术实现等方面。
一、功能设计1. 单人模式单人模式是基于人机对战的模式，玩家可以与电脑进行对战。
在单人模式中，游戏难度可以分为初级、中级和高级，玩家可根据自己的水平选择合适的难度。
而电脑玩家则会根据难度设定来进行相应的难度操作，提供更有挑战性的游戏体验。
2. 双人模式双人模式是基于玩家之间的对战模式，玩家可以与朋友进行真人对战。
在双人模式中，玩家可以通过手机蓝牙或Wi-Fi连接来进行对战，实现真人实时对战的游戏体验。
3. 游戏记录游戏记录功能可以记录玩家在游戏中的对战纪录，包括胜利、失败、平局等对战结果，以及对战的时间、步数等信息。
通过游戏记录功能，玩家可以回顾对战过程，总结经验，并与朋友分享对战成绩。
4. 悔棋功能悔棋功能可以让玩家在下错棋时进行悔棋操作，重新选择正确的落子位置。
悔棋功能的设置可以提高游戏的友好度，让玩家在对战过程中更加轻松自在。
5. 人机交互在游戏中加入人机交互功能，包括电脑智能对战、提示功能等，让玩家在游戏中能够得到更好的游戏体验。
二、界面设计1. 主界面在游戏的主界面中，可以通过设置、规则、单人对战、双人对战等按钮进行操作，以及展示游戏的战绩、排名榜等信息。
2. 游戏界面游戏界面是游戏最主要的展示界面，包括棋盘、棋子、计时器等游戏元素的展示，使玩家能够清晰地看到游戏进程，并进行相应的操作。
3. 设置界面在设置界面中，可以进行音效、背景音乐、难度设置等操作，让玩家根据自己的需求来进行个性化的设置。
4. 记录界面在记录界面中，可以查看游戏对战纪录，以及与其他玩家的对战成绩进行比较，分享自己的游戏成绩。