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基于极小化极大算法和Alpha Zero的五子棋AI

本项目实现了一个基于极小化极大算法和Alpha Zero原理的五子棋AI。2023年11月重写了代码,使其更加简洁并修复了AI下棋错误。项目提供了详细的中文教程,帮助用户从零开始编写五子棋AI,并支持React V18版本。适合对机器学习和神经网络感兴趣的开发者进行研究和交流。

AlphaZero_Gomoku - AlphaZero算法在五子棋游戏中的应用
AI模型AlphaZeroGithubGomoku开源项目自我对弈训练
AlphaZero-Gomoku项目通过自我对弈训练,实现了五子棋(Gomoku)的AI开发。该项目专注于展示AlphaZero算法在相对简单的棋类游戏中的表现,可在数小时内使用单台PC训练出高水平AI模型。支持TensorFlow和PyTorch进行训练,提供实例游戏和操作指南,适合学习AI自我对弈算法和深度学习框架的开发者。
alpha-zero-general - 通用自学强化学习平台,支持多种游戏和深度学习框架
Alpha ZeroGithubOthello开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
该项目基于AlphaGo Zero论文,提供了简化和灵活的自学强化学习实现,适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类,为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例,支持PyTorch和Keras框架,并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明,此外还提供预训练模型和Docker环境设置。
Sabaki - 功能全面的围棋对弈和SGF编辑工具
GithubGo游戏SGF编辑器Sabaki围棋开源软件开源项目
Sabaki是一款围棋对弈和SGF编辑软件,支持模糊落子、SGF文件读写、主题自定义和棋谱编辑。软件集成GTP引擎支持、猜棋模式和自动对局功能,可用于围棋学习和研究。Sabaki界面简洁,操作流畅,适合围棋爱好者使用。软件支持快速游戏树导航、复制粘贴变化、强大的撤销/重做功能以及评分工具等特性。
boardgame.io - JavaScript回合制游戏引擎 实现自动化多人在线对战
GithubJavaScriptboardgame.io回合制游戏多人在线开源项目游戏引擎
boardgame.io是一款创建回合制游戏的JavaScript引擎,提供自动状态管理、实时多人对战、AI生成等功能。开发者只需编写游戏规则函数,即可实现完整在线多人游戏,无需处理网络或存储逻辑。支持React绑定和插件扩展,虽不再积极开发,但已稳定应用于多个游戏项目中。
DI-1024 - 将1024游戏与深度强化学习相结合的开源项目
1024游戏DI-1024GithubMuZeroStochasticMuZero开源项目深度强化学习
DI-1024是一个将深度强化学习技术应用于1024(又称2048)数字游戏的开源项目。它提供在线试玩体验和完整的强化学习训练示例,采用MuZero和StochasticMuZero等算法来开发高水平的游戏AI。该项目为研究人员和游戏爱好者创造了一个探索人机交互的平台,展示了AI在策略游戏中的应用。
DouZero - 利用自我对弈深度强化学习技术掌握斗地主游戏
DouDizhuDouZeroGithub开源项目快手斗地主深度强化学习热门
DouZero是一个基于自我对弈的深度强化学习框架,专注于中国最流行的纸牌游戏斗地主。该项目由快手AI平台开发,通过深度神经网络、动作编码和并行执行者的结合,实现了在斗地主这一具有高度竞争与合作、信息不完全、状态空间巨大以及复杂动作空间的游戏领域中的显著进步。DouZero不仅在轻松应对大量可能动作方面取得了突破,而且在全球范围内的多个AI竞赛中名列前茅。项目代码已在GitHub公开,以期为未来的研究提供动力和启示。
awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总
Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克
该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。
tinyzero - 简易强化学习框架 快速训练类AlphaZero智能体
AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索
tinyzero是一个简易的强化学习框架,用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体,支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术,可在Google Colab上快速部署,适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。
GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境
GithubGoBigger合作竞争多智能体开源项目强化学习游戏环境
GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究,具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争,为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。
Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制
Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目
该项目利用神经网络和遗传算法,实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库,详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程,包括选择、交叉和变异操作。通过该教程,用户可以学习如何创建并优化AI模型,使小鸟更好地避开障碍物。
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