1本课题研究的意义近来随着计算机的快速发展，各种各样的电脑游戏层出不穷，使得我们能有更多的娱乐项目，而棋类游戏能起到锻炼人的思维和修身养性的作用，而且棋类游戏水平颇高，大有与人脑分庭抗礼之势。
其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表；
其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱。
越来越多的具有智能的机器进入了人类的生活，人工智能的重要性如今显而易见。
自己对人工智能比较感兴趣，而五子棋游戏程序的开发实现这个课题，正好提供给我这样一个研究的机会，通过对人工智能中博弈方面的研究（人机对弈），让我在简单的人机对弈全局设计，以及具体到相关算法上有了深入的了解。
人工智能属于计算机科学的领域，它以计算机技术为基础，近几十年来，它的理论和技术已经日益成熟，应用领域也正在不断扩大，显示出强大的生命力。
人工智能大致可以分成几个学科，它们每一个都是独特的，但是它们常常又互相结合起来完成设计任务，这时，这些学科之间的差别就变的很模糊。
人工智能在专家系统，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，人工智能在机器人学、模式识别、物景分析、数据库的智能检索、机器下棋（实质上是博弈论问题）和家用电器智能化等领域都有广泛的应用。
而这个课题就是和人工智能中的博弈论领域紧密相关的。
这个题目核心是人工智能和Socekt编程，。
并且人工智能中的博弈部分，由于采用了大量的搜索算法，其中很多被利用到各方面。
它的概念、方法和技术，正在各行各业广泛渗透。
智能已经成为当今各种新产品、新装备的发展方向。
所以，趁着这个机会，对人工智能中比较容易实现的人机博弈进行了解研究学习，也是很实用且很有必要的。

非常有价值的Java游戏源码（本鹏保证在此前无人发过，而且原本都是非商用的），包含了战棋，弹幕，即时战略，射击等多种游戏类型。
比如以东方系列人物为主角的战棋类游戏，原本为Applet开发的东方战棋Demo示例（关卡不完整，目前原作者采用C/C++重制了该游戏（日本有售，梦幻模拟战风格），Java版已废弃（2010年即终止开发））。
不过Applet版采用“蜂格式”地图，以斜45度角进行角色战斗，内置三关。
加上该游戏程序结构严谨，即使被原作者淘汰，也同样非常值得学习研究(有较大的移植重用空间)。
而其中DreadMaze2的源码可以生成任意大小的随机迷宫，也附带有自走未知大小迷宫的功能，还有一个简单的游戏模式，可以在随机迷宫中打怪。
Warcraft_Remake这个游戏也非常有参考价值，其完整模拟了《魔兽争霸一》的战场功能，从AI战斗到建筑物升级与修复等等无一不包。
至于SRPGWar这个工程中的源码虽仅有一关，却属于比较罕见的即时战斗的SRPG，有佣兵系统，也有多兵种指挥，只是结构比较混乱，较难重用。

1、产品概述及目标五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏，通常双方分别使用黑白两色的棋子，下在棋盘直线与横线的交叉点上，先形成5子连线者获胜。
2、产品功能需求（1）绘制棋盘棋盘是由长宽为15*15的“+”符号绘制形成。
（2）下子用户执黑子、电脑执白子，其中黑子先下。
在下子时是通过输入坐标来确定所下棋子的位置，用户下黑子时需要通过手动输入X和Y坐标下子，在输入坐标时应注意不能超出棋盘的大小，即X和Y值均不能超出15，否则提示输入非法，需重新输入下子的坐标。
电脑下子时的坐标是使用随机数生成的，同样下子坐标不能超出15。
（3）判胜负从横向、纵向、反斜杠和斜杠四方向去判断，任何一个方向的5个黑或白棋连成一条线，则胜利。

完整的暗棋，有主服务器，棋牌服务器，暗棋客户端，3部分组成，是一家公司的面试题，给他做完了，花了1个星期，现在给大家共享出来，以后谁去这个公司面试，就可以用这个了包括：Bug列表.xls测试用例.doc其他.txt需求分析文档.doc题目--实现某个棋类游戏.pdf源代码

这外面有典型棋类的游戏源代码，比力好，对于棋类感兴趣的朋友能够收藏下。
总体感应比力好！

•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Betapruning)对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。

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有地方叫俩吃一，4X4的棋盘上，双方各四个子，同不断线中间无间隔2子吃掉对方1子，电脑版。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。