五子棋博弈平台的设计与应用

棋类游戏是博弈的规则和思想的完美体现,很多算法技术都可以运用在棋类游戏中。五子棋相比其他棋类,规则更简单易学,适合用于博弈算法的研究。一个五子棋博弈平台的搭建,有利于不同博弈算法之间的比较研究以及改进。该文首先介绍了五子棋博弈平台的设计。该平台是包括一个服务器和两个客户端的三层C/S架构平台,主要用于五子棋博弈算法之间的对弈。其次,该文以遗传算法及搜索树算法的对弈为例,展示了该平台的应用。     

五子棋博弈平台的设计与应用

棋类游戏是博弈的规则和思想的完美体现,很多算法技术都可以运用在棋类游戏中。五子棋相比其他棋类,规则更简单易学,适合用于博弈算法的研究。一个五子棋博弈平台的搭建,有利于不同博弈算法之间的比较研究以及改进。该文首先介绍了五子棋博弈平台的设计。该平台是包括一个服务器和两个客户端的三层C/S架构平台,主要用于五子棋博弈算法之间的对弈。其次,该文以遗传算法及搜索树算法的对弈为例,展示了该平台的应用。     

实现苏拉卡尔塔棋网络博弈平台的吃子算法

针对苏拉卡尔塔棋“机-机”博弈需要人工参与的弊端,提出了构建苏拉卡尔塔棋计算机网络博弈平台的必要性,通过博弈平台实现自动对弈,而构建计算机博弈平台的核心技术之一就是吃子算法的实现。介绍了苏拉卡尔塔棋的三个要素,给出了一种用于计算机博弈平台的苏拉卡尔塔棋的存储结构。使用这种结构,给出了棋局的表示方法,建立了吃子循环队列,进而完成了适合于计算机博弈平台的吃子算法,实现了棋规。实验结果表明,这种存储结构高效可靠,吃子算法运行正确。该吃子算法可以应用于苏拉卡尔塔棋博弈平台的构建,并且这种存储结构和吃子算法对设计完成其他棋类的计算机博弈平台具有一定的参考价值。     

五道棋计算机博弈程序的设计与实现

针对民间五道棋博弈游戏,设计并实现五道棋计算机博弈程序。介绍程序的功能、设计目标,给出程序中关键问题的处理方法和软件实现方法。经实际应用证明,五道棋计算机博弈程序运行速度快、稳定可靠。该博弈程序的设计与实现对完成其他民间棋类的计算机博弈程序具有一定的参考价值。     

机器博弈教学实验平台

针对机器博弈课程的实验教学,阐述在线博弈实验平台的设计过程,介绍五子棋机器博弈教学实验平台的功能模型、系统体系结构模型以及微软下一代客户端显示技术WPF(Windows Presentation Foundation)。该平台包括监控机器博弈过程的服务器和支持学生动态加载博弈策略的客户端。实验教学应用效果表明该平台能够实现智能算法的应用与交流,激发学生创新潜能,提高学生的算法设计能力,研究结果对相关课程的教学有积极的参考和推广意义。     

五子棋智能博弈的研究与设计

机器博弈是人工智能的一个重要研究分支,该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,结果表明效果较为理想。     

采用时间差分算法的九路围棋机器博弈系统

围棋机器博弈是机器博弈中重要的分支之一,其庞大的博弈空间给机器博弈研究者带来了巨大挑战.目前围棋机器博弈多采用静态估值搜索与蒙特卡洛树搜索,故将时间差分算法引入至九路围棋机器博弈系统中,提出基于时间差分算法的围棋机器博弈系统模型,该博弈系统具有一定的自学习能力,能在不断的对弈中逐步提高博弈能力.通过与采用α-β搜索算法的博弈系统进行实际对弈,证明了该方法的可行性.     

基于LabVIEW的五子棋博弈算法

针对目前五子棋人机对弈多数基于电脑、手机,缺少真实环境的问题,提出一种基于LabVIEW的博弈算法,并运用于真实的五子棋人机对弈。首先通过图像采集系统获取当前状态下棋盘及人机双方棋子的位置信息;然后对棋局的局势进行分析;同时为了提高下棋的效率,对棋型进行了分类,并对原有的博弈算法进行改进,采用进攻和防守两个权值简化决策过程。通过真实的对弈测试表明,基于LabVIEW的五子棋博弈算法能快速、准确地实现五子棋的人机对弈。     

基于棋型的藏族“久”棋计算机博弈研究

“久”棋是藏族人民的传统棋类游戏,游戏过程分为布局阶段和战斗阶段,布局的质量对弈棋结果影响很大。与围棋博弈智能软件战胜人类高手的情况比较,“久”棋博弈研究几乎空白。为了拓宽机器博弈研究的游戏范围,开发具有较高棋力的“久”棋软件,作者开展了基于棋型的“久”棋计算机博弈研究。通过实地考察,在四川阿坝地区采集了约300局有效的“久”棋对弈数据,提取了常见棋型,分别为棋型命名为三角、三子、二子、对角、四子等。在布局阶段,采用模式匹配算法提高棋型的匹配速度。在布局和战斗阶段,基于棋型,设计了具有优先级别的防守、攻击、连子策略。采用C语言开发了“久”棋博弈软件,该软件具有人人对弈、人机对弈、自动录制棋谱等功能。该软件在2016年四川省阿坝县第七届“体彩杯”藏棋比赛中成功开展了人机对弈,但是棋力有待提高。结果表明,基于棋型的攻防策略能够有效地应用于“久”棋计算机博弈。     

计算机博弈:人工智能的前沿领域——全国大学生计算机博弈大赛

<正>1计算机博弈的由来与发展计算机博弈,亦称机器博弈,是ComputerGames的"狭义"翻译[1],即指通过计算机给出着法,与人类选手或另一个计算机进行各种棋类的对弈,例如比赛象棋、西洋跳棋、黑白棋等。近年来,大家又开始研究让计算机进行牌类对     

In the News

This paper discusses how some artificial intelligence (AI) researchers and search experts are using AI methods to try to improve the accuracy of video search results. One example is a University of Oxford project in which researchers use statistical machine learning, specifically computer vision methods for face detection and facial feature localization, to provide automatic annotation of video with information about all the content of the video. Another example is the video search engine from Blinkx that objectively analyzes video content using speech recognition and matches the spoken words to context gleaned from a massive database. Finally, researchers at Dartmouth University are working on a technology that shows whether images or video clips have been doctored. This technique uses support vector machines to differentiate computer-generated images from photographic images. The paper goes on to discuss computer Go programs. Go is an ancient Asian board game which has become a challenge for AI researchers around the world. Go is resistant to Deep Blue's brute-force search of the game tree; the number of possible moves is too large. This inspires researchers to develop hybrid methods combining different methods and algorithms     

人工智能课程研究型实验教学的探索与实践

将研究型教学理念引入到人工智能课程的实践教学中,构造一个以研究为基础的实验体系,包括课程的验证性实验、开放性实验以及民族关系认知的开放性实验平台的构建。这不仅帮助学生深入理解人工智能的基本概念和理论,培养了学生的创新能力,也加强了学生的实际动手能力和科研能力。     

Survey of Mahjong game AI construction methods北大核心CSCD

Mahjong and its different variants have complex rules. Therefore, building a high-level Mahjong game artificial intelligence (AI) algorithm and its test environment is challenging. Through the analysis of relevant research literature on Mahjong game, this paper identified two types of Mahjong AI construction methods based on knowledge and data. Moreover, the advantages and disadvantages of each typical method are analyzed, emphasizing the construction method of Suphx. The problems and challenges encountered in constructing Mahjong AI are identified, suggesting the need to apply experience replay, hierarchical reinforcement learning, curiosity model, opponent model, metalearning, transfer learning, and curriculum learning to the AI algorithm optimization of Mahjong game and construct diversified Mahjong AI evaluation indicators, general confrontation platforms, and high-quality data sets. These problems are all promising research directions for the future. © 2023, Editorial Department of CAAI Transactions on Intelligent Systems. All rights reserved.     

计算机扑克智能博弈研究综述

计算机博弈是人工智能领域的“果蝇”,备受人工智能领域研究者的关注,已然成为研究认知智能的有利平台。扑克类博弈对抗问题可建模成边界确定、规则固定的不完美信息动态博弈,计算机扑克 AI 需要具备不完全信息动态决策、对手误导欺诈行为识别以及多回合筹码和风险管理等能力。首先梳理了以德州扑克为代表的计算机扑克智能博弈的发展历程,其次针对计算机扑克智能博弈典型模型算法、关键技术以及存在的主要问题进行了综述分析,最后探讨了计算机扑克智能博弈的未来发展趋势和应用前景。     

多平台三维射击游戏的设计与实现

为解决当前跨平台游戏开发难度较大的问题,使用三维游戏引擎Unity 3D开发了一款三维射击游戏,并移植到Windows,Web,Mac,MacDashboard等多个平台。从图形用户界面、关卡设计、动画模块、声音模块、人工智能等模块人手,阐述了游戏开发过程,解决了陨石围绕星体公转,用A＊算法实现飞机自动寻找最近的陨石,建立对声音的监听等问题,并对纹理贴图、天空盒等问题进行了实现和优化。     

人工智能导论课大作业设置探讨

大作业的设置对学生深入理解课程内容,提高求解问题的能力具有很大的帮助。文章在笔者多年从事人工智能教学的基础上,探讨人工智能导论课的大作业设置问题,提出大作业应具备的基本条件,说明选择四子棋作为大作业的理由,给出四子棋大作业的评分规则,并对学生的大作业总体情况进行分析,验证选择四子棋作为大作业题目的合理性。     

“VR+AI”教育服务平台设计与应用研究

虚拟现实和人工智能的融合是未来教育发展的新趋势。从分析智慧校园发展过程中面临的问题入手,针对现存 的问题提出了一种新颖的基于“VR+AI ”模式的教育服务平台。深入探讨了“VR+AI ”教育服务平台建设的目标,设计了“VR+ AI ”教育服务平台的模型、总体技术架构和功能,并对该服务平台在教育教学中的多个应用场景进行分析,通过该服务平台可 加速推进高校智慧校园建设,促进教学、管理、服务、校园生活与信息技术深度融合,推动高校内涵式发展。     

DELIVER! - An educational game for teaching Earned Value Management in computing courses

Context

To meet the growing need for education in Software Project Management, educational games have been introduced as a beneficial instructional strategy. However, there are no low-cost board games openly available to teach Earned Value Management (EVM) in computing programs.

Objective

This paper presents an educational board game to reinforce and teach the application of EVM concepts in the context of undergraduate computing programs complementing expository lessons on EVM basics.

Method

The game has been developed based on project management fundamentals and teaching experience in this area. So far, it has been applied in two project management courses in undergraduate computing programs at the Federal University of Santa Catarina. We evaluated motivation, user experience and the game’s contribution to learning through case studies on Kirkpatrick’s level one based on the perception of the students.

Results

First results of the evaluation of the game indicate a perceived potential of the game to contribute to the learning of EVM concepts and their application. The results also point out a very positive effect of the game on social interaction, engagement, immersion, attention and relevance to the course objectives.

Conclusion

We conclude that the game DELIVER! can contribute to the learning of the EVM on the cognitive levels of remembering, understanding and application. The illustration of the application of EVM through the game can motivate its usefulness. The game has proven to be an engaging instructional strategy, keeping students on the task and attentive. In this respect, the game offers a possibility to complement traditional instructional strategies for teaching EVM. In order to further generalize and to strengthen the validity of the results, it is important to obtain further evaluations.     

一种分布式智能核心结构及其系统应用

为支持群体智能体系的结构和计算,智能核心采用内部线程通道分层结构、外部多节点分层、联邦节点结合的3层模式,集成联邦形式模型、集中化并行模型和博弈对抗模型,形成支持群体智能体系的多样化分布式人工智能（artificial intelligence, AI)模型的计算系统。该系统可提高群体智能体系的底层能力,提供易用性高、兼容性好和能解决复杂多智能体问题的核心结构,提高分布式AI的系统水平。     

人工智能课程设计问题的探讨

人工智能课程设计是人工智能课程中重要的综合性实践环节,对提高学生理解和掌握人工智能基本概念和算法的能力、对培养学生从智能设计的角度考虑和解决问题的素养都具有重要的作用。结合多年教学实践,从课程设计的重要性、设计的选题、指导方式以及设计报告撰写等方面进行探讨和总结。