五子棋的算法博弈类游戏
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。
基于蒙特卡洛树搜索的五子棋对弈算法研究
基于蒙特卡洛树搜索的五子棋对弈算法研究作者：***来源：《电脑知识与技术》2024年第18期关键词：蒙特卡洛树搜索；策略价值网络；强化学习；五子棋；计算机博弈中图分类号：TP389.1 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2024）18-0015-040 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门多领域交叉的学科，不仅对人类社会产生了深远的影响，同时也成为现代科学技术发展的重要方向之一。
随着计算机算力的不断提高和机器学习技术的迅猛发展，AI在各个领域展现出了惊人的应用能力。
其中，游戏博弈问题一直是人工智能研究的重要方向，各种经典游戏的AI算法发展也得到了广泛的关注和研究。
游戏博弈问题是在多方参与、基于策略决策的情境中，通过制定合理的行动策略来获取最优结果的一类问题。
其研究核心是如何利用计算机在合理的时间内搜索到最佳策略，并将其应用于实际的游戏过程中[1]。
AI在棋类游戏领域的研究颇具代表性，其中五子棋作为一种简单却又具有一定复杂性的游戏，一直是AI研究者关注的对象之一。
通过研究五子棋的AI 算法，可以深入分析游戏规则，从而提高AI在其他复杂博弈问题上的应用能力。
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是近年来在游戏博弈问题中备受瞩目的一种基于模拟的搜索算法。
相較于传统的搜索方法，MCTS不依赖于先验信息，通过建立搜索树并通过模拟对树节点进行扩展和评估，从而找到最佳路径。
由于其强大的扩展能力和对不完全信息的适应性，MCTS在各种博弈游戏中都取得了较好的效果，成为当前五子棋AI算法的主要研究方法之一。
1 相关工作与技术背景1.1 传统游戏算法及其局限性传统的游戏算法主要采用搜索树或博弈树的方法来解决游戏博弈问题。
其中，最简单的是枚举法，即将所有可能的下法都进行尝试，并选择能够获得最优结果的下法。
然而，随着游戏状态的复杂度增加，枚举法需要耗费大量的计算资源和时间。
一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现
一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏，其博弈过程中涉及到复杂的决策和策略。
本文将介绍一种基于强化学习的五子棋博弈程序的设计与实现。
该程序利用强化学习算法，通过自我对弈和与人类玩家对弈的方式，逐步提升自身的棋力和策略。
一、程序设计思路为了实现强化学习的五子棋博弈程序，我们需要考虑以下几个方面的设计思路：1. 状态表示：将棋盘状态和落子的位置作为状态输入，通过合适的方式将其表示为模型可接受的形式。
例如，可以采用一个二维数组表示棋盘，其中0表示空位，1表示我方棋子，-1表示对方棋子。
2. 动作空间：定义合法的落子位置作为动作空间，限制模型在决策时只能从中选择。
可以通过遍历棋盘上的空位来获取可行的动作。
3. 奖励函数：根据游戏结果给予奖励或惩罚，以反馈对模型决策的评估。
当模型下出胜利的一方时，奖励为正值；当模型下出失败的一方时，奖励为负值。
4. 策略网络：设计一个神经网络模型，用于学习和预测最佳的落子位置。
可以采用卷积神经网络或循环神经网络等结构，通过训练数据不断优化网络参数。
二、程序实现步骤基于上述设计思路，我们可以按照以下步骤来实现基于强化学习的五子棋博弈程序：1. 数据收集：通过模型与自身进行对弈，记录每一步的状态、动作和奖励值。
注意，在自我对弈中需要加入一定的随机性，以避免模型陷入局部最优解。
2. 构建策略网络：建立一个神经网络模型，作为策略网络。
将棋盘状态作为输入，预测出最佳的落子位置。
可以使用深度强化学习框架，如TensorFlow或PyTorch来实现模型的构建和训练。
3. 强化学习训练：将数据收集到的自我对弈数据作为训练数据，使用强化学习算法来优化策略网络的参数。
可以采用蒙特卡洛树搜索算法等技术来增加模型的决策准确性。
4. 模型评估：使用训练好的模型与人类玩家进行对弈，评估模型的棋力和策略水平。
根据与人类玩家的对战结果，对模型进行进一步训练和调优。
五子棋中的数学问题
五子棋中的数学问题
五子棋是一种古老而受欢迎的策略棋类游戏，不仅考验玩家的智慧和决策能力，还涉及一些有趣的数学问题。
首先，让我们探讨五子棋胜利的数学条件。
在五子棋中，如果玩家能够形成横、竖、斜、反斜方向上连续相同的五颗棋子，即可取得胜利。
这意味着，我们需要关注如何在有限的棋盘上，找到最佳的位置来放置自己的棋子。
其次，五子棋中存在着一个被称为禁手的规则。
即玩家不允许连续下出五子连
珠成为赢家，而必须通过形成其他棋型来取得胜利。
这引发了一个有趣的数学问题：对于给定的棋盘状态，如何合理地下出下一步棋，以避免被对手利用禁手规则取胜。
另外，五子棋中的数学还与概率有关。
就算两位棋手在每个回合选择的下棋位
置完全随机，根据概率理论，胜利者在平均下来的对局中将胜出。
然而，在实际对局中，强大的棋术和战略决策能力通常会使一方更有可能获胜。
除了这些基本的数学问题，数学还在五子棋算法中发挥着重要作用。
许多计算
机程序都采用了复杂的数学算法来评估当前棋盘状态，并基于最佳决策来下棋。
这些算法涉及到搜索树、博弈论、启发式搜索等领域的数学原理。
综上所述，五子棋中存在着丰富而有趣的数学问题。
从胜利条件到禁手规则，
再到概率和算法，数学贯穿于整个游戏的方方面面。
通过对这些数学问题的深入探讨和研究，我们可以更好地理解五子棋，并提升自己在游戏中的水平。
五子棋的玩法有哪些
五子棋的玩法有哪些五子棋的玩法有哪些1.标准五子棋规则：双方交替落子，谁先在横、竖、斜方向连成五个棋子谁就胜利。
2.改进式五子棋规则：在标准五子棋规则基础上，增加了“三、三禁手”和“四、四禁手”等禁手规则，这些禁手规则可避免出现平局。
3. 四子棋规则：与标准五子棋规则相同，只是在纵横斜线连成四个棋子时即为胜利。
4.五子围棋：棋盘略大，棋子数也是5个。
黑白双方轮流下子，尽量在棋盘上围住对手的五个棋子，先实现围住就获胜。
5.车轮战五子棋：规则与标准五子棋相同，但棋盘为十字形，中心点是共享的，这意味着中心点上方和下方、左侧和右侧是两个不同的棋盘，该变化增强了游戏的难度和趣味性。
五子棋的相关术语1、一子双禁所谓“一子双禁”是指白方利用禁手的规则，通过一着妙棋使黑方陷入同时面临两个禁手点的困境，黑方将无法同时避免两个禁手点的情形。
从另一种意义上说，这是白棋的一子双杀。
2、一杀一禁所谓“一杀一禁”是指对局中出现白方有两个取胜点，其中一个为冲四活三叫杀，另一个为抓禁手取胜的棋形。
3、一子多杀所谓“一子多杀”是指对局中出现一方有两个以上(如三个、四个或五个)的叫杀点，而对方无法同时防守的情形，其实质也是一子双杀。
五子棋的规则1、对局双方各执一色棋子。
2、空棋盘开局。
3、黑先、白后，交替下子，每次只能下一子。
4、棋子下在棋盘的空白点上，棋子下定后不得移动或拿走。
5、黑方的第一枚棋子必须下在天元点上，即中心交叉点。
6、五子棋对局，执行黑方指定开局、三手可交换、五手两打的规定。
整个对局过程中黑方有禁手，白方无禁手。
黑方禁手有三三禁手、四四禁手和长连禁手三种。
五子棋的起源五子棋相传起源于四千多年前的尧帝时期，比围棋的历史还要悠久，可能早在“尧造围棋”之前，民间就已有五子棋游戏。
有关早期五子棋的文史资料与围棋有相似之处，因为古代五子棋的棋具与围棋是完全相同的。
在上古的神话传说中有“女娲造人，伏羲做棋”一说，《增山海经》中记载：“休舆之山有石焉，名曰帝台之棋，五色而文状鹑卵。
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。
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。
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。
五子棋规则解析
五子棋规则解析
1. 游戏目标
五子棋是一种双人对弈的棋类游戏，目标是在棋盘上先连成一行、一列或一对角线上放满五颗自己的棋子。
2. 游戏规则
- 棋盘：
- 五子棋使用一个大小为15*15的棋盘。
- 棋盘的交叉点称为格子，共有225个格子。
- 玩家角色：
- 五子棋有两个玩家，分别执黑子和白子。
- 黑子先手，白子后手。
- 落子：
- 玩家依次在棋盘上落子。
- 每一颗棋子只能放在棋盘的一个格子上。
- 胜负判定：
- 当一方在横、竖、斜向上出现连续的五个自己的棋子时，该玩家获胜。
- 若棋盘被填满且没有任何一方连成五子，游戏平局。
- 禁手规则：
- 某些比赛中可能采用禁手规则，限制某些策略，如三三禁手和四四禁手等。
- 三三禁手：禁止在一个位置同时形成两个活三。
- 四四禁手：禁止在一个位置同时形成两个活四。
3. 游戏策略和技巧
- 防守和进攻：玩家需要懂得防守自己的棋子，并尝试进攻对手的棋子，以获得胜利。
- 利用高级棋法：高级棋法如三连活二、跳冲等可以增加胜利机会。
- 观察对手：观察对手的走子方式以及形成棋型的倾向，可以帮助制定更好的下棋策略。
- 保持灵活性：避免固定思维，随机应变，并灵活地选择最佳下子位置。
4. 总结
五子棋是一款简单而有趣的棋类游戏，通过理解游戏规则和运用合适的策略，玩家可以不断提升自己的下棋水平。
希望这份规则解析对您有所帮助。
祝您游戏愉快！。
五子棋算法的发展的详细介绍_概述及解释说明
五子棋算法的发展的详细介绍概述及解释说明1. 引言1.1 概述五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏，它的发展历史悠久。
随着计算机技术和人工智能的不断发展，研究者们开始探索如何开发出更强大的五子棋算法，以提高计算机在对弈中的水平。
本文将详细介绍五子棋算法的发展历程，并分析不同算法的优劣之处。
1.2 文章结构本文分为五个部分。
首先，我们将回顾早期五子棋算法的开端和发展历史，了解其局限性和不足之处。
然后，我们将深入研究两种主要的五子棋搜索算法：深度优先搜索和蒙特卡洛树搜索，并对它们进行详细解释和比较。
接下来，我们将介绍五子棋算法所依赖的基础知识，包括棋盘表示与状态判断、攻守策略分析以及禁手规则与战术应对。
最后，我们将总结常见的五子棋算法研究方法，并提出未来可能的研究方向。
1.3 目的本文旨在全面介绍五子棋算法的发展历史和基础知识，帮助读者了解不同算法的特点和应用场景。
通过对比和分析，读者将能够更好地理解现有算法的优缺点，并在实际应用中选择合适的方法。
同时，本文也为研究者提供了一个全面梳理五子棋算法领域研究现状和未来发展方向的参考。
2. 五子棋算法的发展历史:五子棋是一种国际智力运动竞赛项目，自古以来就广泛流传。
随着计算机技术的不断进步，研究者们开始探索如何使用算法来解决五子棋这个问题。
在本节中，我们将介绍五子棋算法的发展历史，从早期的简单算法到如今的先进方法。
2.1 早期五子棋算法:早期的五子棋算法主要集中在寻找下一步最佳落点上。
这些算法不够复杂且没有考虑长远规划。
由于计算能力有限，早期算法只能在小规模的棋盘上进行求解。
2.2 深度优先搜索算法:深度优先搜索（DFS）是一种基本的搜索方法，在五子棋中得到了广泛应用。
该方法通过递归地向前搜索、评估和回溯，在各种可能性中选择最佳着法。
DFS 能够遍历整个游戏树，并找出最佳解决方案。
然而，由于其计算量庞大，它很难应对较大规模的问题。
2.3 蒙特卡洛树搜索算法:蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）是一种基于随机模拟的启发式搜索算法，近年来在五子棋领域取得了显著进展。
疯狂五子连珠
疯狂五子连珠五子连珠是一种经典的棋类游戏，又称五子棋。
作为一种简单却深思熟虑的策略游戏，它吸引了无数的玩家参与。
下面我将介绍一下这款疯狂五子连珠游戏的基本规则和玩法。
五子连珠的棋盘是一个15×15的网格，两位玩家轮流放置自己的棋子，黑子和白子分别代表两位玩家。
游戏的目标是在棋盘上先形成连续的五个自己的棋子，可以是横线、竖线或者斜线。
当一方达到这个目标时，游戏即告结束，该方获胜。
在游戏中，双方轮流走子，每次只能在棋盘上的空位放置自己的棋子。
为了防止双方长时间占用游戏时间，通常规定每位玩家的限时。
如果超过规定时间，玩家将失去该回合的权利。
疯狂五子连珠增加了一些额外的规则和功能，使得游戏更加刺激有趣。
首先是棋子的特殊能力，每个棋子都有一个特殊的技能，例如黑子可以阻止白子走向某个位置，白子则可以交换已下棋子位置。
这些特殊能力可以帮助玩家巧妙地布局，提高胜率。
疯狂五子连珠还增加了难度选择和多人对战模式。
玩家可以根据自己的实力选择不同的难度，挑战更强的对手。
同时，多人对战模式允许多位玩家同时进行游戏，增加了游戏的趣味性和社交性。
此外，游戏还提供了排行榜和成就系统，玩家可以在游戏中不断挑战自己的最高分和解锁各种成就。
这些功能可以激发玩家的竞争欲望，增加游戏的可玩性和持久性。
总的来说，疯狂五子连珠是一款简单易学但富有策略性的棋类游戏。
通过巧妙地放置棋子和利用特殊能力，玩家可以取得胜利。
而难度选择、多人对战、排行榜和成就系统等功能则增加了游戏的趣味性和挑战性。
无疑，疯狂五子连珠将给玩家带来无尽的游戏乐趣。
五子棋博弈规则是什么
五子棋博弈规则是什么相传中华民族的祖先轩辕黄帝无意之中画下了十七条横线十七条竖线，这无意中的发明造就出了五子棋。
下面店铺给你介绍五子棋博弈规则，欢迎阅读。
五子棋博弈规则介绍五子棋改规则的呼声已有5、6年了，但至今仍然无法达成共识。
除了新规则本身难以面面俱到外，各提各的规则也是一个原因。
单纯认为改规则的目的就是为了增加变化量是个误区。
一个好的新规则不单要考虑这点，还要考虑很多因素，比如增加的变化量多还是少?假先假后研究准备量是否接近?规则稳定还是2年一换?规则是否简单易懂?新手是否容易上手?趣味性竞技性如何?是否承载旧变化?是否解放天元?甚至是否禁手及棋盘大小等。
面面俱到的新规则近乎无解，选择一个折中的办法，是我们所有人的共同目标。
山口规则试行已有几年，以爱五子棋论坛战来看，很多人得出这样的结论：新增加的变化并不多，山口规则就是新版的RIF规则。
我们有这样的担忧：拆透旧规则，提出新规则，再拆透新规则，不得不再提新规则。
首先规则不稳定就很难接受，何况这样做会让棋谱研究越来越臃肿，棋手需要具备的棋谱量越来越大，最终让新手望而怯步，导致后继无人这个问题越来越受关注，甚至成为改规则的焦点问题!针对这个担忧，有人提出“可研究性”问题——我们需要新变化，但又不能太快拆透，需求的棋谱量也不应太多，研究的优势又不能过大等等一系列问题。
五子棋博弈规则可研究性问题的解决为了解决“可研究性”问题，我们开始借鉴其它棋类，发现中象、国象也面临相似问题却无法变革规则(比五子棋更尴尬);围棋是个很好的借鉴对象，规则简单，变化超大，软件弱小，因此有些新规则借鉴围棋的棋盘，甚至提出比拼5连的数量等。
很多人知道我曾提过“博弈规则”，它的核心内容就是“连续走2手棋可交换，单走1手棋不交换”。
这个规则的初衷是用来限制软件、研究的急剧“膨胀”的，而这点刚好契合“可研究性问题”。
我们之所以可以用软件研究中盘，是因为开局定式的固定。
比如瑞星开局，后边10手定式就是必然的，无法变招。
基于博弈树的AI五子棋实现-毕业论文
《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。
五子棋迷od算法
五子棋迷od算法概述五子棋是一种古老而受欢迎的策略棋类游戏，两名玩家交替在棋盘上放置自己的棋子，目标是先在棋盘上形成一个连续的五子棋线（横、竖、斜线），即可获胜。
针对五子棋游戏的od算法，即落子决策算法，是为了让计算机能够在棋盘上做出最优的落子决策。
本文将详细探讨五子棋迷od算法的原理、实现方法和优化手段。
基本原理五子棋游戏的od算法主要基于搜索和评估两个步骤。
具体步骤如下： 1. 搜索：通过遍历棋盘上所有可能的落子位置，生成一个候选的落子列表。
2. 评估：对于每一个候选落子位置，通过评估函数计算其对当前局势的价值。
3. 选择：从候选落子列表中选择一个具有最高价值的落子位置作为最终的落子决策。
搜索算法搜索算法是od算法的核心部分，决定了计算机对于落子位置的遍历和评估。
常用的搜索算法包括贪心算法、极小极大算法和蒙特卡洛树搜索算法。
贪心算法贪心算法是一种简单且高效的搜索算法。
它通过每次选择当前局势下最有利的落子位置，不考虑长远的后果。
贪心算法的优点是计算速度快，但在复杂的局面中容易产生局部最优解。
极小极大算法极小极大算法是一种经典的博弈树搜索算法，也是五子棋od算法的基础。
它通过遍历所有可能的落子位置，并模拟对手的最佳落子行为，来评估当前局势下最佳的落子位置。
极小极大算法通过构建博弈树并使用递归搜索的方式，逐步深入分析，最终找到最优解。
蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡洛树搜索算法在近年来成为五子棋od算法的热门选择。
它通过模拟大量的随机落子并统计胜率来评估当前局势下最佳的落子位置。
蒙特卡洛树搜索算法利用了蒙特卡洛方法的优势，可以在不完全搜索整个博弈树的情况下做出相对准确的决策。
评估函数评估函数是od算法的关键，它用于计算每个候选落子位置的价值。
评估函数通常会考虑以下几个方面的因素：1.连子数：评估函数会计算当前局势下每个候选位置的连子数，并根据连子数的多少来评估其价值。
连子数越多，表示该位置越有利。
2.棋型：评估函数还会考虑候选位置的棋型，即连子的形状。
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。
计算机五子棋博奕系统的研究与实现
ｗａｙｓ ｏｆｔｈｅ ｒｕｌｅ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ ｂｒｉｎｇ ０ｎ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉａｌｔｙ ｏｆｅａｃｈ ｃｈｅｓｓ ｇａｍｅ－ｐｌａｙｉｎｇ．
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ｃａｒｅ彻ｌｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｉｍｐｌｅｎｅｓｓ ｒｕｌｅ，ｔｈｅ ｃｌａｒｉｔｙ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｖｅ．Ｐｉｅｃｅ
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Ｆｉｖｅ－Ｐｉｅｃｅ掣ｌｌｎｅ·ｐｌａｙｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｒｅｅ ａｓｐｅｃｔｓ ｗｅｒｅ ｄｏｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｗｏｒｋ：
连珠小游戏
连珠小游戏连珠小游戏，也被称为连珠棋或五子棋，是一种双人对战的策略游戏。
游戏的目标是在棋盘上先连成一条直线的五颗棋子。
规则：1. 游戏使用一个标准的15×15的棋盘。
2. 两名玩家轮流在空白的交叉点上下棋，一方使用黑色棋子，另一方使用白色棋子。
3. 黑方先下棋。
4. 每一步棋只能在棋盘上的一个空白交叉点上放置一个棋子。
5. 棋子一旦放置，就不能移动或移除。
6. 棋子只能放置在水平、垂直或对角线上的交叉点上。
7. 玩家的目标是通过放置棋子，使自己的五颗棋子连成一条直线，可以是水平、垂直或对角线，而且没有被对手的棋子阻挡。
术语和技巧：1. 棋盘：游戏使用的15×15的方格棋盘。
2. 棋子：黑色或白色的圆形棋子，代表玩家的位置。
3. 连珠：指的是将五颗棋子连成一条直线。
4. 阻挡：指的是对手的棋子阻碍了玩家的连珠。
5. 防守：指的是玩家放置棋子以阻止对手连珠的行为。
6. 进攻：指的是玩家放置棋子以实现自己连珠的行为。
策略和方法：1. 中心优势：在棋盘的中心下棋可以增加连珠的机会，因为中心位置有更多的线路可以连接。
2. 防守与进攻：玩家需要在防守自己的同时，也要寻找进攻的机会。
防守对手的连珠并同时尝试自己的连珠是取胜的关键。
3. 水平和垂直线路：在水平和垂直线上连珠更容易实现，因为对手的棋子通常不会在这些方向进行阻挡。
4. 对角线路：对角线上的连珠更具挑战性，因为对手可以在这些方向上放置棋子以阻挡你的连珠。
5. 防守对手的连珠：观察对手的棋子布局，尽量防止对手连珠，可以采取阻挡对手线路的策略。
6. 诱导对手：有时候放置一个棋子可以诱导对手在别的地方下棋，从而为自己创造更好的连珠机会。
通过理解连珠小游戏的规则和玩法，玩家可以制定策略并尝试不同的方法来达到连珠的目标。
这个游戏不仅仅是一种娱乐方式，还可以锻炼思维能力、战略规划和决策能力。
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成绩：指导教师〔签名〕：课程名称：软件工程课程设计题目：五子棋游戏班级2021级计科(4)班姓名许婷娜学号***********2021 年 12 月 27 日目录1.引言 . (1)系统的开发背景〔可行性分析〕 . (1)系统简介 (2)系统介绍 (2)开发本系统所做的工作 (2)2.需求分析 . (3)需求的描述与分析 (3)需求定义 (3)功能需求 . (3)性能需求 . (4)3.系统设计 . (4)总体设计 . (4)设计思想 (4)五子棋游戏的功能的结构图 (5)程序设计分析 . (5)4.五子棋游戏的详细设计 . (6)五子棋游戏的主窗口界面 . (6)五子棋游戏的核心模块的详细设计 . (10)五子棋游戏程序核心代码 (10)五子棋游戏程序主面板与鼠标事件 (13)五子棋游戏程序流程图 (17)五子棋游戏的游戏功能模块的详细设计 . (18)五子棋游戏的开局功能模块 (18)五子棋游戏的棋盘功能模块 (18)五子棋游戏的模式功能模块 (19)五子棋游戏的退出功能模块 (19)五子棋游戏的外观功能模块的详细设计 . (19)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开展的、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。
它的中心任务是研究如何使用计算机去做那些过去只能靠人的智力才能做的工作。
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五子棋算法研究信息与计算科学2003级蔡杰指导教师汪建副教授摘要：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Gobang algorithm to researchCAI Jie Information and Computational Science, Grade 2003Directed by WANG Jian (Associate Professor)Abstract:Artificial intelligence is a newly-developed and highly comprehensive frontier science of rapid development.Gambling and chess is one of the major artificial intelligence research areas.It involves reasoning，decision—making and planning.These techniques are applied to the goban g.An intelligent gobang system is designed and realized in the game between human and compute r.Keywords: Gobang, Artificial intelligence, Search1绪论在人类文明发展的初期，人们便开始进行棋类博弈的游戏了。
在人工智能领域内，博弈是很重要的一个研究分支，很多实际问题可以在博弈的研究中得到解决，并且使计算机智能更加靠近人类智能。
电脑博弈是人工智能研究的一个方向，到了近50年前，随着电子计算机的诞生，科学家们开始通过电脑模拟人的智能逐步向人类智能发起挑战，香农(1950)与图灵(1953)提出了对棋类博弈程序的描述，随着电脑硬件和软件的高速发展，从1980开始，电脑博弈便开始逐渐大规模地向人的智能发起了挑战，到了1997年，IBM超级电脑Deeper Blue击败了当时国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为了人工智能挑战人类智能发展的一个重要旅程碑。
1.1 电脑五子棋简介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。
五子棋不仅能增强思维能力，提高智力，而且变化多端，非常富有趣味性和消遣性，因此为人民群众所喜闻乐见。
本文在研究博弈机器人系统过程中，对五子棋博弈算法进行了一些有效的研究，设计和实现一个人机对弈的五子棋程序。
五子棋属于黑白棋的一种，它的博弈树复杂度为1070，状态空间复杂度为10105。
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。
1.2设计思路总介绍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。
1.3本文架构第一章将会阐述计算机博弈发展以及对电脑五子棋的介绍、电脑五子棋的状态空间复杂度以及文章架构。
第二章首先描述了电脑象棋表示的一些基本数据结构。
第三章将重点讲述博弈树的搜索方法，包括博弈树构建、各算法介绍、以及五子棋规则的实现，最后对整体搜索框架进行总结。
最后，第四章是全文的总结及展望。
2数据结构2.1 棋局的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。
首先介绍一个五子棋中的常用术语：阳线：棋盘上可见的横纵直线。
阴线：棋盘上无实线连接的隐形斜线。
活3：由于一方走一着在无子交叉点上形成一个“活三”的局面，也就是在放一子就可行成4连了。
活4：在棋盘某一条阳线或阴线上有同色4子不间隔地紧紧相连，且在此4子两端延长线上各有一个无子的交叉点与此4子紧密相连。
冲四：除"活四"外的，再下一着棋便可形成五连，并且存在五连的可能性的局面。
由于篇幅有限不能将所有的规则讲完，只是提出了对讲算法有用的几点加以叙述。
如何让电脑知道该落子在哪一点呢，在这方面。
电脑要做得和人一样，判断棋盘上每一点的重要度。
比如冲四比冲强，冲三比造二强，遇到四三如果是对方的，堵死，如果是自己的，优先落子。
遇到双三，如果是黑棋，黑方输，如果是白棋，优先等级仅次于四三。
我们看到电脑在运算的时候，同种棋型在敌我双方的优先等级并不相同，由于禁手的缘故黑棋和白棋的处理也不相同。
同样是四三，如果是玩家的，则电脑不会冲自己的，而是先堵玩家的。
禁手的处理比较复杂，我们稍候讨论。
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。
之所以这么设置是由于五子棋的下法所致，只要构成5颗一线就赢了，所以说一条线上构成的越多那么就有优势，当然就是棋数越多，分越多。
那么为了让电脑明确的知道是不是应该落子，就给它一个标准：分值。
用程序语言表示：enum Value {FAILED=-99999，SKIP=20，LENG=10，TWO =100，THREE =1000， IF0UR =10000，FOUR =50000，SF0UR=70000，WIN=100000}；如果某一点导致失败，则分值为FAILED，由于它足够小，所以无论任何棋型与它的组合都小于0，SKIP之所以给它20分，是为了避免电脑出现无棋可下的情况，LENG是有可能发生长连的点，这有可能导致禁手，TWO、THREE、FOUR、WIN 观名知意，TFOUR 和SFOUR分别是弱四和强四。
强四的点比普通的冲四重要的多，比如一个活四，意味着即将判出胜负。
弱四是为了提供更大的灵活。
也许有某种冲四并不一定比冲三重要，我在这里并没有使用，以后可以扩充。
3涉及算法3.1 五子棋搜索树中的极大极小搜索在五子棋乃至所有博弈类游戏的研究中[1-4]，最理想的方法是让电脑不论在对手走那种棋路的时候都可以根据对手的走法来预测下一步，以至于使电脑立于不败之地，但是五子棋博弈树的复杂度为1070，状态空间的复杂度为10105，因此即使电脑的运算速度已经很快了，又有强有力的启发式搜索技术，但是要完成如此复杂的搜索也是不可取的。
这种情况下搜索深度可根据实际情况进行调整，从局部搜索树中选取一步最好的走步，等对方走步后再寻找下一步好棋，通过结果来判断以后的走法。
我们可以通过极大极小搜索方法来实现这种搜索策略。
为了使谈论更有条理性[5]，将博弈的双方分别命名为MAX和MIN。
而搜索的任务是为MAX找最佳的移动。
假设MAX先移动(此时暂时不考虑五子棋的禁手等规则)，然后2个博弈者轮流移动。
因此，深度为偶数的节点，对应于MAX下一步移动的位置，称为MAX 节点；深度为奇数的节点对应于MIN下一步移动的位置，称为MIN节点(博弈树的顶节点深度为0)。
k层包括深度为2k和2k+1的节点。
通常用层数表示博弈树的搜索深度。
他可以表示出向前预测的MAX和MIN交替运动的回合数。
对于复杂的博弈，博弈者必须认识到由于博弈树的复杂程度所以搜索到终点是不可能的(除了在博弈快结束时)。
所以，常采用在有限范围搜索方法，这里使用启发式搜索。
在启发式搜索的过程中，关键的一步是如何确定下一个要考察的节点，在确定节点时只要能充分利用与问题有关的信息，估计出节点的重要性，就能在搜索时选择重要性较高的节点，以利于博弈者以较快的速度求出最佳的棋步。
在这里我采用静态评估函数[6-13]，用评估函数h(i)衡量每一个叶节点位置的“值”。
一个最佳首步可以由一个最小最大化过程产生。
假设轮到MAX从搜索树的叶节点中选取，他肯定选择拥有最大值的节点。
因此，MIN叶节点的一个MAX节点双亲的倒推值就等于叶节点的静态评估值中的最大值。
另一方面，MIN从叶节点中选取时，必然选取最小的节点(即最负的值)。
既然如此，MAX叶节点的MIN双亲节点被分配一个倒推值，他等于叶节点静态评估值的最小值。
在所有叶节点的父节点被赋予倒推值后，开始倒推另一层，假定MAX将选择有最大倒推值的MIN的后继节点，而MIN会选择有最小倒推值的MAX 后继节点。
继续逐层对节点评估，直到最后开始节点的后继者被赋予倒推值。
MAX将选择有最大倒推值的节点作为他的首步。
整个过程的有效性基于这样的假设。
用整个棋盘估值的函数h(n)为静态估值函数。
设想当前棋局S为轮到计算机方下棋(用方框表示)，任选一空点作为计算机方的下棋位置(可有若干种选择)，接着考虑在此情况下游戏者一方下棋的棋局(用圆圈表示)；从某一个圆圈棋局出发，任选一空点作为游戏者一方的落子处(又有若干种选择)。
再次形成计算机方下棋的方框棋局；依此类推，这样可形成一棵以S 为根结点的博弈树，该树以圆圈棋局为第2层子结点，以方框棋局为第3层子结点等等。
如果继续向前搜索，可形成多层子结点，现在以向前搜索3层子结点为例来说明极大极小值的过程。
对第3层子结点的某一棋局n ，求出其估计值h(n)，假设有一博弈树已形成，如图1所示[2]，h(n)的值由各结点旁的数值给出。
根据极小极大化分析法，先计算第3层子结点h(n)值，然后第2层子结点的估计值取他的各后继子结点的极小值，根结点的估计值取他的各子结点的极大值。
这个取得最大估计值的子结点即为从S 出发的计算机方的最佳落子方案。
棋盘上某一行、某一列或某一对角线为一路，这里使用的棋盘为19行19列，因此，行和列方向上共有19+19=38路；从左下到右上方向的对角线有37路，同样，从左上到右下方向的对角线也有37路。
但对于五子棋来说必须在一条直线上有连续五个棋子才能赢。
因此，在对角线上就可以减少8路。
所以，整个棋盘路的总数为：38+(37-8)+(37-8)=96路。
对某一棋局n [14-15]，第i 路得分：h(i)=h t (i)-h m (i)[1]。