人工智能课程设计(五子棋)解读
人工智能课程设计doc资料
人工智能课程设计人工智能<五子棋> 技术报告简介本课程设计是基于alpha-beta剪枝算法的五子棋的博弈游戏，具有悔棋，可选择禁手，支持人机对战，人人对战等功能。
整个设计基于Java语言开发，界面美观大方。
alpha-beta剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。
具体的剪枝方法如下：(1) 对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上确界β，并且这个β值不大于 MIN的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α，即α≥β，则就不必再扩展该 MIN节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MIN父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为α剪枝。
(2) 对于一个或节点MAX，若能估计出其倒推值的下确界α，并且这个α值不小于 MAX的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界β，即α≥β，则就不必再扩展该MAX节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MAX父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为β剪枝。
1、数据结构定义本文定义15*15的五子棋棋盘，实现算法，在算法中采用的数据结构包括：int isChessOn[][]描述当前棋盘，0表示黑子，1表示白字，2表示无子；int pre[][]记录棋点的x，y坐标。
由于本课程设计是基于Java语言开发的，在Java中只能用类表示并实现所定义的数据结构。
所以下面将用类来描述相应的数据结构及算法：public class ChessPanel{private ImageIcon map; //棋盘背景位图private ImageIcon blackchess; //黑子位图private ImageIcon whitechess; //白子位图public int isChessOn [][]; //棋局protected boolean win = false; // 是否已经分出胜负protected int win_bw; // 胜利棋色protected int deep = 3, weight = 7; // 搜索的深度以及广度public int drawn_num = 110; // 和棋步数int chess_num = 0; // 总落子数目public int[][] pre = new int[drawn_num + 1][2]; // 记录下棋点的x,y坐标最多 (drawn_num + 1) 个public int sbw = 0; //玩家棋色黑色0，白色1public int bw = 0; // 当前应该下的棋色 0：黑色(默认)， 1：白色protected int x_max = 15, x_min = 0; // 边界值,用于速度优化protected int y_max = 15, y_min = 0; // 边界值,用于速度优化protected boolean able_flag = true; // 是否选择禁手标志 0:无禁手 1:有禁手(默认private int h; //棋子长private int w; //棋子宽private int insx; //插入棋子的位置private int insy;private Point mousePoint; //鼠标当前位置private int winer; //获胜方private boolean humanhuman=false; //是否是人人对弈private int plast=0; //走了几步了，public int BLACK_ONE; //0表黑子public int WHITE_ONE; //1表白子public int NONE_ONE; //2表无子public int N; //棋盘边长//---------搜索当前搜索状态极大值--------------------------------////alpha 祖先节点得到的当前最小最大值，用于alpha 剪枝//beta 祖先节点得到的当前最大最小值，用于beta 剪枝。
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。
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。
人工智能课程设计
人工智能<五子棋> 技术报告简介本课程设计是基于alpha-beta剪枝算法的五子棋的博弈游戏，具有悔棋，可选择禁手，支持人机对战，人人对战等功能。
整个设计基于Java语言开发，界面美观大方。
alpha-beta剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。
具体的剪枝方法如下：(1) 对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上确界β，并且这个β值不大于MIN 的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α，即α≥β，则就不必再扩展该MIN节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MIN父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为α剪枝。
(2) 对于一个或节点MAX，若能估计出其倒推值的下确界α，并且这个α值不小于MAX 的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界β，即α≥β，则就不必再扩展该MAX节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对MAX父节点的倒推值已无任何影响了)。
这一过程称为β剪枝。
1、数据结构定义本文定义15*15的五子棋棋盘，实现算法，在算法中采用的数据结构包括：int isChessOn[][]描述当前棋盘，0表示黑子，1表示白字，2表示无子；int pre[][]记录棋点的x，y坐标。
由于本课程设计是基于Java语言开发的，在Java中只能用类表示并实现所定义的数据结构。
所以下面将用类来描述相应的数据结构及算法：public class ChessPanel{private ImageIcon map; //棋盘背景位图private ImageIcon blackchess; //黑子位图private ImageIcon whitechess; //白子位图public int isChessOn [][]; //棋局protected boolean win = false; // 是否已经分出胜负protected int win_bw; // 胜利棋色protected int deep = 3, weight = 7; // 搜索的深度以及广度public int drawn_num = 110; // 和棋步数int chess_num = 0; // 总落子数目public int[][] pre = new int[drawn_num + 1][2]; // 记录下棋点的x,y坐标最多(drawn_num + 1) 个public int sbw = 0; //玩家棋色黑色0，白色1public int bw = 0; // 当前应该下的棋色0：黑色(默认)，1：白色protected int x_max = 15, x_min = 0; // 边界值,用于速度优化protected int y_max = 15, y_min = 0; // 边界值,用于速度优化protected boolean able_flag = true; // 是否选择禁手标志0:无禁手1:有禁手(默认private int h; //棋子长private int w; //棋子宽private int insx; //插入棋子的位置private int insy;private Point mousePoint; //鼠标当前位置private int winer; //获胜方private boolean humanhuman=false; //是否是人人对弈private int plast=0; //走了几步了，public int BLACK_ONE; //0表黑子public int WHITE_ONE; //1表白子public int NONE_ONE; //2表无子public int N; //棋盘边长//---------搜索当前搜索状态极大值--------------------------------////alpha 祖先节点得到的当前最小最大值，用于alpha 剪枝//beta 祖先节点得到的当前最大最小值，用于beta 剪枝。
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。
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。
人工智能课程设计报告
《人工智能》程序设计报告
题目： 五子棋
//预测棋盘局势，判断输赢
3、算法设计与实现 3.1 算法的伪代码
3.1.1αβ剪枝算法选择优化函数：
long alphabeta(long alpha,long beta,int d,bool m) //αβ剪枝算法算出该将棋子放在哪个位置 { 深度为 2 if depth<=0 Then 调用评估函数，将结果赋给 current , Return current 值。 for 对整个棋盘循环搜索， If grid[i][j]==0，棋盘上面的个点无子， 则 break。 if 棋盘已满，没有地方可以再移动， Then 调用评估函数，将结果赋给 current , return current 值。 else： 循环搜索棋盘空间，生成当前所有合理的走法 If（对于一个 MAX 结点） 对每一个走法 执行：putchess(set_color,i,j); current=alphabeta(a,b,d-1,!m); （我们已经发现了最好的移动方法、 、 、 、 、 ） 撤销走法： If(current >alpha) then alpha=score;(cut off alpha) If (alpha>= beta) then return alpha If(d==depth) return alpha (这是最好的移动方法) else (对于一个 MIN 结点) 对每一个走法 执行：putchess(set_color,i,j); current=alphabeta(a,b,d-1,!m); （我们已经发现了最好的移动方法、 、 、 、 、 ） 撤销走法： If(current <beta) then beta=current;(cut off beta) If (alpha>= beta) then return beta If(d==depth) return beta (这是最好的移动方法) }
《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。
《人工智能》课程五子棋人工智能程序规范
《人工智能》课程五子棋人工智能程序规范一、任务描述实现不同的五子棋人工智能程序的自动对垒及人机对垒过程，自动对垒过程中无需人工干预。
自动对垒时，五子棋程序必须连接到作为服务器的裁判程序中，所有的对垒步骤都会记录在裁判程序的一个文件上，作为证据保留。
五子棋人工智能程序的开发语言不作限制。
此份文档所定义的规范仅对自动对垒的情况有效二、相应规范1界面统一棋盘规定如下：棋子参考如下：白子：黑子：规定棋子均落在交叉点上，行，列总数均各为15。
行，列值均从0开始，到14结束。
规定左上角为(0, 0)，右下角为(14, 14)。
2进程间通信为实现自动对垒过程，五子棋程序和裁判程序进程间应该能够通信，这里规定统一采用socket进行通信。
每一个五子棋进程，都必须实现连接到裁判程序的功能。
设定连接端口为9527端口。
裁判程序只接受两个客户端的连接请求。
考虑到项目检验过程中，不同程序会在同一机子上执行，要求设置五子棋程序默认连接IP为127.0.0.1（也应可修改）。
3通讯接口定义规定自动对垒中必须实现的通讯命令，C代码形式的socket通信命令定义如下：所有通信命令均以 byte(8 bit 字节传送)//define commands for the socket communication#define COMM_MSG_DONOTHING 0//do nothing, ignore it!#define COMM_MSG_REJECTED 1//last request is rejected#define COMM_MSG_ACCEPT 2//last request is accepted#define COMM_MSG_FIRST 3//go first when the game starts#define COMM_MSG_SECOND 4//go second when the game starts#define COMM_MSG_GAME_REQUIRE_START 5//request for game start#define COMM_MSG_GAME_START 6//game start#define COMM_MSG_CHESS 7//information for chess#define COMM_MSG_TIMEOUT 8//time out when one peer takes too many time in a bout #define COMM_MSG_WIN 9//win#define COMM_MSG_LOSE 10//lose#define COMM_MSG_DRAW 11//draw棋子颜色值定义如下：//define color for the chessenum chess_color{Chess_Clr_Black = 0,Chess_Clr_White = 1,}各通讯命令详解如下：COMM_MSG_DONOTHING客户端或服务器可以收到此命令。
五子棋人工智能人机博弈毕业设计
五子棋人工智能人机博弈毕业设计目录第1章引言 (3)§1.1人工智能 (3)§1.2人机博弈和五子棋 (3)§1.3 Visual C++ (4)第2章需求分析 (5)§2.1使用围要求 (5)§2.2功能要求 (5)§2.3系统平台要求 (5)第3章人机界面设计 (6)第4章面向对象分析 (9)§4.1对象设计 (9)§4.2动态模型 (10)§4.3功能模型 (10)第5章面向对象设计 (12)§5.1类设计 (12)§5.2控制流程 (13)第6章详细设计及编码 (15)§6.1全局数据 (15)§6.2游戏循环 (15)§6.3界面设计及事件处理 (15)§6.4人类玩家的Think操作 (17)第7章计算机智能设计 (18)§7.1棋局估值 (18)§7.2极大极小值算法 (19)§7.3 Alpha-beta算法 (22)§7.4 Alpha-beta算法的窗口效应 (26)§7.5极小窗口搜索/PVS算法 (27)§7.6预估排序和历史启发 (28)§7.7有限围限定 (31)§7.8多核优化 (31)第8章总结结论 (33)§8.1各算法效率对比 (33)§8.2成果与不足 (34)参考文献 (35)致谢 (36)第1章引言§1.1人工智能提到人工智能，可能最著名的便是1997年超级计算机“深蓝”战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫的事，可以说“深蓝”的获胜是人工智能影响力的一个里程碑。
对于什么是人工智能，有很多定义，我认为就是能自动完成人类所能完成的一些思维活动。
如果从这个意义上说的话，计算机学科所要解决的所有问题都与人工智能有关。
《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。
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。
人工智能课程设计(五子棋)解读
《人工智能导论》课程报告课题名称：五子棋姓名: X X 学号：114304xxxx课题负责人名（学号）： X X114304xxxx同组成员名单（学号、角色）：x x1143041325XXX1143041036指导教师：张建州评阅成绩：评阅意见：提交报告时间：2014年 1 月 9 日五子棋计算机科学与技术专业学生XXX 指导老师张建州[摘要]人类之所以不断在进步，是因为我们人类一直不断的在思考，五子棋游戏程序的开发符合人类进步也是促进人类进步的一大动力之一。
五子棋游戏程序让人们方便快捷的可以下五子棋，让人们在何时都能通过下棋来提高逻辑思维能力，同时也培养儿童的兴趣以及爱好，让孩子更加聪明。
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，玩上五子棋，这已经不是局限。
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。
关键词：五子棋进步思考目录《人工智能导论》课程报告 01 引言 (3)1.1五子棋简介 (3)1.2 五子棋游戏的发展与现状 (3)2 研究问题描述 (4)2.1 问题定义 (4)2.2 可行性研究 (4)2.3 需求分析 (5)2.4 总体设计 (5)2.5 详细设计 (6)2.6编码和单元测试 (6)3 人工智能技术 (6)4 算法设计 (7)4.1α-β剪枝算法 (7)4.2极大极小树 (7)4.3深度优先搜索（DFS） (8)4.4静态估值函数 (9)5 软件设计和实现 (9)5.1 数据结构定义 (9)5.2 程序流程图 (17)6 性能测试 (18)6.1 程序执行结果 (18)7 总结 (21)参考文献 (21)1 引言1.1五子棋简介五子棋是一种两人对弈的纯策略型汉族棋类益智游戏，棋具与围棋通用，由中国汉族人发明，起源于中国上古时代的传统黑白棋种之一。
主要流行于华人和汉字文化圈的国家以及欧美一些地区。
软件工程课程设计--五子棋游戏
计算机工程系课程设计报告课程名称：软件工程课程设计题目：五子棋游戏班级 2013级计科(4)班姓名许婷娜学号 ***********2015年12月27日目录1. 引言 (1)1.1系统的开发背景（可行性分析） (1)1.2 系统简介 (2)1.2.1系统介绍 (2)1.2.2开发本系统所做的工作 (2)2. 需求分析 (3)2.1 需求的描述与分析 (3)2.2 需求定义 (3)2.2.1 功能需求 (3)2.2.2 性能需求 (4)3. 系统设计 (4)3.1总体设计 (4)3.1.1设计思想 (4)3.1.2五子棋游戏的功能的结构图 (5)3.2程序设计分析 (5)4. 五子棋游戏的详细设计 (6)4.1五子棋游戏的主窗口界面 (6)4.2五子棋游戏的核心模块的详细设计 (10)4.2.1五子棋游戏程序核心代码 (10)4.2.2五子棋游戏程序主面板与鼠标事件 (13)4.2.3五子棋游戏程序流程图 (17)4.3五子棋游戏的游戏功能模块的详细设计 (18)4.3.1五子棋游戏的开局功能模块 (18)4.3.2五子棋游戏的棋盘功能模块 (18)4.3.3五子棋游戏的模式功能模块 (19)4.3.4五子棋游戏的退出功能模块 (19)4.4五子棋游戏的外观功能模块的详细设计 (19)4.5五子棋游戏的版本功能模块的详细设计 (20)5. 五子棋游戏的测试 (20)5.1系统测试的类型 (20)5.2测试举例 (21)5.2.1测试用户的对弈结果 (21)5.2.2测试用户切换棋盘类型功能 (22)5.2.3测试用户切换模式类型功能 (23)5.2.4测试用户切换外观类型功能 (24)5.2.5测试版本功能 (26)小结 (27)致谢 (28)参考文献 (29)1. 引言1.1系统的开发背景（可行性分析）人工智能是一门正在迅速发展的、新兴的、综合性很强的交叉科学。
它与生物工程、空间技术一起被并列为二十一世纪三大尖端技术。
人工智能课程设计五子棋
人工智能课程设计--------五子棋一．引言 (3)五子棋简介 (3)五子棋的AI构想 (3)二.开发工具可行性分析 (5)三．需求分析 (6)四．程序设计 (6)程序设计特点 (6).程序总体设计 (7)五．代码分析 (8)初始化赋值系统 (8)初始化获胜组合 (9)重新设定玩家的获胜标志 (9)处理鼠标事件 (10)获胜检查算法 (12)电脑算法(1) (14)电脑算法（2） (17)六．心得体会 (20)七．参考文献 (20)一．引言人工智能也就是所谓的AI(Artificial Intelligence)，它是一门很抽象的技术，AI程序的编写不需要依据任何既定的思考模式或者规则。
尤其是游戏中的AI可以完全依程序设计者本身的思考逻辑制作。
我个人认为人工智能的核心应该是使计算机具有自动的处理事件的能力，而我们的所有的研究也应该围绕着这一方向。
我们今天讨论的是策略类的人工智能。
策略类人工智能可以说是AI中比较复杂的一种，最常见的策略类AI游戏就是棋盘式游戏。
在这类游戏中，通常的策略类AI程序都是使计算机判断目前状况下所有可走的棋与可能的获胜状况，并计算当前计算机可走棋步的获胜分数或者玩家可走棋步的获胜分数，然后再决定出一个最佳走法。
下面我们先介绍一下五子棋的AI构想。
五子棋简介下面就五子棋的背景和规则做一些简单的介绍。
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“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”；它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。
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《人工智能导论》课程报告课题名称：五子棋姓名: X X 学号：114304xxxx课题负责人名（学号）： X X114304xxxx同组成员名单（学号、角色）：x x1143041325XXX1143041036指导教师：张建州评阅成绩：评阅意见：提交报告时间：2014年 1 月 9 日五子棋计算机科学与技术专业学生XXX 指导老师张建州[摘要]人类之所以不断在进步，是因为我们人类一直不断的在思考，五子棋游戏程序的开发符合人类进步也是促进人类进步的一大动力之一。
五子棋游戏程序让人们方便快捷的可以下五子棋，让人们在何时都能通过下棋来提高逻辑思维能力，同时也培养儿童的兴趣以及爱好，让孩子更加聪明。
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，玩上五子棋，这已经不是局限。
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。
关键词：五子棋进步思考目录《人工智能导论》课程报告 01 引言 (3)1.1五子棋简介 (3)1.2 五子棋游戏的发展与现状 (3)2 研究问题描述 (4)2.1 问题定义 (4)2.2 可行性研究 (4)2.3 需求分析 (5)2.4 总体设计 (5)2.5 详细设计 (6)2.6编码和单元测试 (6)3 人工智能技术 (6)4 算法设计 (7)4.1α-β剪枝算法 (7)4.2极大极小树 (7)4.3深度优先搜索（DFS） (8)4.4静态估值函数 (9)5 软件设计和实现 (9)5.1 数据结构定义 (9)5.2 程序流程图 (17)6 性能测试 (18)6.1 程序执行结果 (18)7 总结 (21)参考文献 (21)1 引言1.1五子棋简介五子棋是一种两人对弈的纯策略型汉族棋类益智游戏，棋具与围棋通用，由中国汉族人发明，起源于中国上古时代的传统黑白棋种之一。
主要流行于华人和汉字文化圈的国家以及欧美一些地区。
容易上手，老少皆宜，而且趣味横生，引人入胜；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。
已在各个游戏平台有应用。
古代五子棋棋盘与围棋棋盘是通用的，汉魏时为十七路（17×17）棋盘，至南北朝时即已流行十九路（19×19）棋盘，直至1931年出现所谓五子棋专用棋盘。
1.2 五子棋游戏的发展与现状目前，连珠这一棋类运动已迅速在国际上发展起来。
外国人都十分看好这一不起眼的智力游戏，并认为五子棋不仅能提高思维、开发智力、手脑并用、修身养性而且富含哲理，具有东方的神秘和西方的直观，是中西文化的交汇点。
许多国家的人对五子棋都有不同的爱称，例如韩国人把五子棋称之为“情侣棋”，言下之意是情人之间下五子棋有利于增加情感的交流；欧洲人称之为“中老年棋”，表示五子棋适合中老年人的生理特点和思维方式；美洲人喜欢将五子棋称之为“商业棋”，就是说商人谈生意时可一边下棋一边谈生意，棋下完了生意也谈成了。
由此可见，尽管国度不同，语言各异，但人们都可以借助五子棋这一简单而又深奥的棋艺进行交流、比赛，增进友谊。
当前，有４０多个国家和地区都在下五子棋，并有各种规模和级别的比赛。
１９８９年８月在日本京都、１９９１年８月在俄罗斯联邦的莫斯科、１９９３年８月在瑞典、１９９５年８月在爱沙尼亚的塔林分别举行了第一、二、三、四届世界锦标赛。
除第三届的冠军是爱沙尼亚人之外，其余三届的冠军都是日本人。
五子棋的世界锦标赛，每两年举办一次，其申国竞争也十分激烈。
日本目前拥有自己的五子棋职业棋手，并且对连珠（五子棋）技术的研究也相当普遍和全面，就水平也正在日益增强。
同时，五子棋的理论研究与探索也呈现蓬勃发展的势头，从１８５８年第一部五子棋专著问世以来，目前，全世界有２０００多种五子棋的书籍及期刊，分别以日文、俄文、英文、瑞典文及中文出版发行。
五子棋在我国的北京、上海、天津、云南、浙江、广东、四川、湖北、辽宁、新疆、河北等省（区）市都有很大的发展。
北京多次举办了北京地区的五子棋赛，如“思曼杯”、“京空杯”、“奇奇童杯”、“北京第六届民族团结杯”和“北京第四岂民族运动会”的五子棋比赛。
上海地区举办了“上文杯”五子棋大赛。
云南省以及其他省市亦举办过许多五子棋比赛。
所有这些赛事都越来越多地吸引了无数人的关注，表明了根植于中国的五子棋有着广泛的群众基础，是群众喜闻乐见的体育活动。
而现在，很多很多游戏平台上面都有五子棋游戏供我们玩，任何游戏平台上面只要有棋牌类游戏的，那么它就有五子棋在里面，网络五子棋比赛，在联众，263，QQ游戏，UC里进行了10几年了可见，五子棋游戏在网络上面是非常火暴的，而且在棋牌游戏里面玩家人数排名总会占到很前面，不愧是风靡全球的棋牌游戏啊！在未来中，将会有越来越多的人关注五子棋，喜欢五子棋，那么将其变为商业化也会越来越多，而且还可以以教育孩子的方式来将其嵌套进去，或者用来做测试等等，可以说以后的五子棋游戏会是那么的精彩，那么的让人憧憬。
那么对于它的游戏开发和发展也将会上升到举足轻重的地位去，它的发展会是相当之快的，就让我们拭目以待吧。
2 研究问题描述2.1 问题定义问题定义的一个的关键问题是“要解决的问题是什么”，这个是这个阶段必须要明确要回答的问题。
在没将问题定义好，试图准备下个阶段的任务。
这明显是不成熟，甚至不可能的事。
本次系统设计中首先明确了需要解决的问题是五子棋AI算法，基本的要求是设计一款能够实现人机对战、人人对战和禁手的五子棋游戏，提供一些基本的操作如退出系统，向后悔棋等操作，重点是放在AI算法的研究。
而并不是美工设计，也不是为了提供各种操作丰富的接口。
主要是通过这种可视化的界面探讨AI，当然增加可玩性和美工会给系统润色不少。
上面只是很粗略的明确大概的方向，严格按照软件工程的方法这个阶段需要生产一份书面报告。
需要通过对系统的实际用户访问调查，扼要地写出他对问题的理解，并在用户和使用部门负责人的会议上认真讨论这份书面报告，澄清含糊不精的地方，改正理解不正确的地方，最后得出一份双方都满意的文档。
本系统的需求很少也很明显了。
2.2 可行性研究这个阶段要回答的关键问题：“对于上一个阶段所确定的问题是否可行？”为了回答这个问题，我们需要进行一次大大压缩和简化了的系统分析和设计的过程，也就是在较抽象的高层次上进行的分析和设计的过程。
可行性研究应该比较简短，这个阶段的任务不是具体解决问题，而是研究问题的范围，探索这个问题是否值得去解，是否有可行的解决办法。
可行性研究应该比较简短，这个阶段的任务不是具体解决问题，而是研究问题的范围，探索这个问题是否值得去解，是否有可行的解决办法。
可行性研究以后的那些阶段将需要投入要多的人力物力。
及时中止不值得投资的工程项目，可以避免更大的浪费。
根据这些基本的概念，我在技术上主要是通过相关文档资料的查找后确定可行性，凭着大学期间打下厚实的专业科基础，特别是数据结构和算法，能够在这段时间理解通透并应该有所改进，后来证明是对的。
利用剩下时间也应该来说也比较充裕的。
经济上暂不考虑。
下面主要从技术上进行分析：工具: Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaSE, JavaEE, JavaME）的总称。
Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。
所以用java来编写是一个很好的选择。
算法：在这图论搜索技术这方面，前人已有很成熟的算法。
如粗糙的有深度优先算法(DFS)和广度优先算法(BFS)这两个基本的算法，关键需要解决的是能够设计出一种高效的剪枝函数，减小搜索问题的规模。
目前博弈类游戏中的人工智能基本都采用极大极小值方法这对我来说是个挑战，而剪枝的则采用Alpha-Beta，通过丰富的文档资料初步了解到这些技术已经很成熟了。
我们有信心能解决好这个问题。
2.3 需求分析人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。
但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。
如国际象棋大师们洞察棋局的能力。
另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫做问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。
到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
在设计本系统时考虑到用户需要的是一个操作简便界面简单的游戏软件，同时要提供人机和人人这样的功能，特别是人机部分，要考虑到不同级别的用户，电脑智能不能太低需要有一定的智能下棋功能等等。
所以采用α-β剪枝法算法时就是为了达到这些目标。
2.4 总体设计这个阶段必须回答的关键问题是：“概括地说，应该如何解决这个问题？”首先，应该考虑几种可能的解决方案。
如，目标系统的一些主要功能是用计算机自动完成还是用人工完成；如果使用计算机，那么是使用批处理方式还是人机交互方式；信息存储使用传统的文件系统还是数据库……。
通常至少应该考虑下述几类可能的方案：低成本的解决方案。
系统只能完成最必要的工作，不能多做一点额处的工作。
本系统的最基本要求就是能够实现必要的操作，其他额外的一些工作在后面完成中等成本的解决方案。
这样的系统不仅能够很好地完成预定的任务，使用起来很方便，而且可能还具有用户没有具体指定的某些功能和特点。
虽然用户没有提出这些具体要求，但是系统分析员根据自己的知识和经验断定，这些附加的能力在实践中将证明是很有价值的。
这个成本方案在完成上面的低成本方案后添加的。
如增加保存棋局，美化界面，实现观看电脑与电脑之间的对战等功能。
高成本的“十全十美”的系统。
这样的系统具有用户可能希望有的所有功能和特点。
结构设计的一条基本原理就是程序应该模块化，也就是一个大程序应该由许多规模适中的模块按合理的层次结构组织而成。
总体设计阶段的第二项主要任务就是设计软件的结构，也就是确定程序由哪些模块组成以及模块间的关系。
通常用层次图或结构图描绘软件的结构。
2.5 详细设计总体设计阶段以比较抽象概括的方式提出了解决问题的办法。
详细设计阶段的任务就是把解法具体化，也就是回答下面这个关键问题：“应该怎样具体地实现这个系统呢？”这个阶段的任务还不是编写程序，而是设计出程序的详细规格说明。
这种规格说明的作用很类似于其他工程领域中工程师经常使用的工程蓝图，它们应该包含必要的细节，程序员可以根据它们写出实际的程序代码。