文件名称：Chess-AI:一款使用minimax算法进行alpha-beta修剪的国际象棋AI
文件大小：767KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:34:04
Python
国际象棋 该项目专注于计算机科学概念，例如数据结构和算法。 Chessnut是我们用于所有移动和棋逻辑的棋引擎。 我们正在利用一棵树来生成可能的棋盘，该棋盘可进行3级深度和深度优先搜索，最小极大值和alpha-beta修剪，以根据以下启发式方法找到最佳动作： 材料（每个玩家的总件数） 可能采取的法律措施的数量，重点是中心广场 检查/检查状态 典当结构 当前，由于递归函数要使用大量的计算能力，因此尝试实现多处理功能，因此在超过4个级别的深度上计算启发式状态需要花费大量时间。 深度为3级时，我们的AI做出了不错的动作，但也提出了许多不明智的建议。 人工智能的国际象棋情报估计为9级中的3级。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 （与Python2.7兼容） 正在安装 安装必备组件并克隆此存储库后，进入该存储库并创建一个虚拟环境： v
【文件预览】：
Chess-AI-master
----node.py(200B)
----.gitignore(1KB)
----chess_ai.py(18KB)
----templates()
--------index.html(581B)
----requirements.txt(108B)
----minimax.py(1KB)
----__init__.py(1KB)
----test_helpers.py(1KB)
----LICENSE(1KB)
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----Procfile(22B)
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