文件名称：黑白棋java源码-Othello:奥赛罗
文件大小：975KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-26 12:09:46
系统开源
黑白棋java源码jOthelloT（Java 黑白棋锦标赛） 抽象的 入门人工智能本科班经常介绍使用不同搜索算法的不同搜索方法。 在这种情况下，经常教授的算法之一是 minimax 算法，它用于对抗性游戏，您希望在最大化获胜机会的同时最小化对手获胜的机会。 不同的教师使用不同的游戏让学生实现极小极大算法，例如跳棋、黑白棋或国际象棋。 然而，这项作业的一个常见问题是学生通常会花更多的时间来实现游戏本身，而不是游戏中的人工智能技术。 出于这个原因，在本文中，我们提出了一个基于 Java 的开源 Othello 框架，该框架旨在用于人工智能本科课程。 我们的框架具有多项功能，可帮助学生专注于游戏人工智能方面的开发，而不是开发游戏本身。 该框架的一个特殊功能是它有一个方法，该方法根据游戏板的当前状态以及哪个玩家将要进行下一步，返回有效移动列表。 通过这种方法，学生可以专注于如何使用几个启发式函数和实现极大极小算法来评估不同的状态。 该框架的另一个特点是图形用户界面和 HumanPlayer 类，它允许学生对自己的代码进行游戏。 此功能很重要，因为它不仅可以让学生调试他们的代码，还可以评估他们
【文件预览】：
Othello-master
----build.xml(3KB)
----LICENSE(1KB)
----.DS_Store(6KB)
----.settings()
--------org.eclipse.jdt.core.prefs(587B)
----src()
--------game()
--------players()
--------.DS_Store(6KB)
--------tournament()
--------display()
----.project(375B)
----Results()
--------jogo#7.png(73KB)
--------jogoW#2.png(3KB)
--------jogo#9.png(75KB)
--------jogo#11.png(78KB)
--------jogoW#3.png(3KB)
--------jogoW#1.png(3KB)
--------jogo#5.png(78KB)
--------jogo#12.png(76KB)
--------jogo#6.png(71KB)
--------jogoW#4.png(3KB)
--------jogo#8.png(75KB)
--------jogo#10.png(79KB)
--------jogo#4.png(71KB)
--------jogo#3.png(77KB)
--------jogo#1.png(76KB)
--------jogo#2.png(76KB)
----nbproject()
--------build-impl.xml(77KB)
--------project.xml(502B)
--------genfiles.properties(467B)
--------project.properties(3KB)
----.classpath(295B)
----.gitignore(6B)
----README.md(3KB)