智能五子棋软件设计

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。人工智能中大多以下棋为例研究博弈规律。在此,以五子棋为入口进行研究,设计一个智能五子棋程序,讨论博弈中人工智能的设计方法。     

TD-BP强化学习算法在五子棋博弈系统中的应用

局面估值的准确性是决定棋类游戏水平高低的一个重要因素。针对使用静态估值函数的不足,提出了TD-BP强化学习算法,结合博弈中常用的极小极大搜索算法和经过历史启发增强的PVS搜索算法,实现了一种自适应性较强的五子棋自学习程序。实验结果表明,使用该算法的程序经过较短时间的训练后达到了较好的下棋水平.     

增强学习与人工神经网络结合在对弈中的应用

为了得到高智能的对弈程序,鉴于增强学习应用于对弈程序时状态数太多而难以建表,提出将增强学习与人工神经网络结合起来的方法,通过应用该方法的五子棋程序与一般的五子棋程序的比较,表明该方法更优越.该对弈程序可应用于模拟军事对战,为实际作战提供参考.     

基于西洋跳棋的博弈程序研究

为了提高计算机博弈水平,以西洋跳棋为研究对象设计博弈程序.采用Min-Max搜索算法实现对博弈树的搜索,根据α-β剪枝算法研究博弈树的估值深度,设计了搜索深度可以剪枝的博弈模型.该博弈模型解决了博弈程序布局方式、估值深度和搜索耗时等问题,提高了程序搜索效率和博弈性能.博弈程序在全国大学生博弈比赛中获得二等奖,在实际中得到了检验和应用,比赛结果表明了该博弈模型是可行和有效的.     

基于UML和Petri网的建模及其验证

为了更好的建立系统模型,分析系统模型的性质,提出一种基于UML和Petri网的建模方法。用UML对系统进行可视化建模,利用Petri网对系统的动态行为进行建模,从不同的角度对系统进行建模,运用两种建模方法的优势,以及UML和Petri网之间的转化规则,实现两种模型的转换。最后把Petri网转化为Promela程序,用SPIN工具Petri网模型进行验证。     

基于JAVA的Web服务器端的研究与实现

研究Web服务器端的工作原理，熟悉套接字(Socket)在网络编程中的应用方法，并讨论如何使用标准的面向对象的分析和设计方法来开发健壮的基于JAVA的Web服务器端应用程序。将统一建模语言UML映射到JAVA应用程序，使用UML用例来理解并描述应用程序需求，根据UML类图和序列图来构建设计框架。使用Rational Rose建立并跟踪UML生成品，并生成代码框架。最后利用Java提供的功能强大的应用程序接口(API)库，直接对系统进行快速有效地底层程序开发，完成一个Web服务器的设计，并在此基础上扩展功能，完成代理服务器的设计。     

基于Object-Z的带OCL约束的UML类图形式化描述

UML2．0OCL是基于一阶谓词逻辑和集合论的形式化语言,用它对UML类图进行条件约束后,类图便具备了严格的语法和精确的语义,同时也具备了演绎验证的基本条件．但由于目前的建模工具还无法对缺乏精确语义的UML类图进行有效的演绎验证,因此提出了将带OCL约束的UML类图通过Object—Z进行形式化描述的方法,这样便可以充分利用Object—Z强大的演绎验证能力来验证UML类图的正确性和是否具有某种性质等。     

基于UML的XML Schema设计

给出了一种基于UML对XML Schema文档进行辅助设计的方法,该方法将设计过程分为3个层次,即概念层、逻辑层和物理层。概念层使用标准的UML类图对对象建模,逻辑层使用自定义的逻辑层UML类图表示,物理层则用最终的XMLSchema文档表示。给出的逻辑层UML类图充分利用了XML Schema文档的嵌套结构特点,结构清晰简明,经过一系列的转换步骤,可以由概念层的UML类图生成逻辑层UML类图,并最终得到XML Schema设计。     

基于UML的自动饮料销售机系统的分析与设计

UML是一种面向对象的标准建模语言,它易于表达,功能强大且普遍使用,支持从需求分析开始的软件开发全过程,利用UML的建模机制,可以对大型复杂系统的各部分进行可视化表示、构建系统模型.以自动饮料销售机系统的开发为背景,研究了基于UML的应用软件系统的开发过程,给出了设计过程中的用例图、类图、时序图等.     

利用UML的面向对象分析建模

介绍了利用UML统一建模语言进行面向对象分析建模的方法,并以一个呼叫中心系统的开发为背景,采用UML建模语言,对该系统进行用例建模、类与对象建模以及动态建模,展示了UML在需求分析建模中的优势。     

基于STC89C54RC/RD+单片机的 游戏机系统设计

提出了一种利用STC系列单片机和液晶显示器(LCD)为硬件基础设计游戏机系统的方法,并把俄罗斯方块和贪吃蛇游戏的经典算法融入到硬件平台中,最终构成一个轻巧、方便的游戏机系统。同时给出了主要的硬件电路模块和程序流程图。     

基于J2ME的移动网络泡泡堂游戏设计与仿真

介绍了基于J2ME技术开发的手机泡泡堂游戏框架与文件结构。采用状态机、对象池、多线程、地图绘制等技术,设计了游戏场景、道具与关键代码,重点阐述了手机游戏地图绘制技术和游戏角色的产生与回收,给出了通信消息接口设计与网络连接方法,并进行了服务器仿真运行测试。系统具有较高的可移植性,可在主流手机平台中运行。     

基于“比赛项目图”的运动会秩序册排重算法探讨

为了解决在体育界中一直存在的场地冲突和时间冲突问题,以图论着色原理为理论基础,从构造＂比赛项目图＂出发,阐述了改进邻接矩阵存储形式,采用分行及多表形式存储保存＂比赛项目图＂的方法,并给出了解决运动会＂秩序册＂中排重问题的一种算法.该算法设计将排重操作转化为数据库表的操作,具有简洁、独特、实用等特点,且便于用SQL结构化查询实现.实践证明,该算法具有很好的使用和推广价值.     

多属性评价的一种排序方法

本文运用决策论、信息论和集合论的有关知识,依据信息熵的含意,对一类带有对策性的方案选优的最优方案间建立序关系,在此基础上,给出了最好方案的概念,证明了最好方案的存在性并给出寻求最好方案的一般方法.     

相控阵雷达搜索和跟踪资源博弈分配策略

为了解决搜索和跟踪（SAT）资源分配（RA）实时性的问题,提出博弈论视角下的资源分配策略. 建立搜索与跟踪的系统模型,将SATRA建模为非合作博弈问题,将模型中搜索子空域和跟踪多目标间的资源分配问题看作合作博弈关系,利用Shapley值完成相应资源的分配,给出纳什均衡求解的双目标优化模型;为了快速找到符合决策者偏好的分配解,将双目标优化模型通过动态加权的理想点法转化为单目标优化问题,提出并行混合遗传粒子群优化（PHGAPSO）算法求解上述优化问题最优分配方案,仿真验证了博弈分配策略的有效性和先进性以及混合算法性能的优越性. 在相同的条件下,与帕累托双目标优化方法进行对比. 实验结果表明,博弈论的方法具有更高的灵活性,平均搜索信噪比提高了1.02%,平均跟踪目标误差降低了1.55%.     

基于J2ME智能手机的拼图游戏开发

随着智能手机的逐步普及,手机游戏也日益流行起来．采用流行的J2ME手机应用开发平台,利用J2ME的移动开发MIDP架构,设计和开发了一款拼图游戏．在游戏设计中融入了图片拆分和分散技术,并在游戏当中增加了难度等级和积分管理,以提高游戏的趣味性和挑战性．在程序配置方面采用通用简表配置文件,使得设计手机游戏能够适应广大的智能手机环境,提高了程序的适应性和使用范围．     

基于PDC—PROLOG自学习机器博弈

通过“对角棋”问题的求解，研究基于ＰＤＣ－ＰＲＯＬＯＧ的机器博弈的问题，提出了模型表达及自学习的程序实例。     

DirectX中3DMAX模型的应用

介绍在DirectX平台开发中实现3DMAX数据模型的调入与程序控制，可用于汽车的运动模拟以及游戏开发．     

一种手机游戏设计与实现方法

研究基于J2ME三技术的手机网络地图类游戏的实现方法,以泡泡堂游戏为例,给出了游戏的框架和游戏地图类设计,详细阐述了游戏地图的基本结构和地图的绘制方法;开发了适用于单屏地图的移动网络游戏引擎,并进行了仿真运行测试.基于Java的特性使该系统具有较高的可移植性,可在主流手机平台中正常运行.     

现行装备定价模式下军方与军工企业的博弈分析

为解决装备报价中企业虚报成本的问题,基于现行装备定价模式,运用博弈理论,建立了军方和军工企业的博弈模型,详细分析了博弈的特点,并进行了模型分析,得出博弈的均衡解.分析了现行模式的弊端,并提出了解决的思路.