面向人工智能专业课程的棋类博弈教学辅助平台

发布时间：2021-08-14 12:13

　　针对人工智能类课程博弈算法理论性太强、算法较复杂和抽象等问题,设计并实现功能较为完整、用户界面友好的棋类博弈教学辅助平台,平台允许用户上传编写好的博弈程序,实现博弈程序间对弈、人与博弈程序对弈以及人人对弈。本文阐述了棋类博弈教学辅助平台的总体设计、主要功能模块以及搭建平台采用的核心技术。棋类博弈教学平台的设计有益于培养学生依据所学理论知识来解决实际问题的能力,促进学生对计算机博弈程序和人工智能方法的不断探索改进,以达到更好的教学效果。本文进一步评估了棋类博弈平台在人工智能课程的实际使用情况与实践效果。 

【文章来源】：计算机与现代化. 2020,(12)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

平台总体架构

在进行棋局对弈时，系统根据有无棋类博弈智能体程序的参与，选择不同的运作方式，对弈流程如图2所示。若无博弈智能体程序参与对弈，即无需处理上传文件有效性的验证，也无需启动后台线程。系统仅需要利用Socket IO异步通信机制，根据引擎通信协议，同步用户双方的棋盘着子进程。有棋类博弈智能体程序参与的情况下，需要启动博弈智能体程序作为后台线程，当轮到博弈智能体程序着子的时候，需要将一方的棋盘状态以引擎通信协议规定的格式，标准输入输出到博弈智能体程序中，待其运行搜索算法，在有限时间内做出决策，并以规定格式返回决策结果，系统再将结果广播给同一棋局中的所有用户，并在前端界面利用JS棋盘脚本予以呈现。

在平台的实现中，数据库是支撑平台运作的关键。由于平台支持用户注册、用户比赛数据记录、用户比赛数据查阅等功能，所以需要为此设计不同的数据库表，并降低数据之间的冗余，具体的数据库表结构如图3所示。Chess类为平台所支持的棋的种类;Game类是每个棋局所具有的属性;Role类是用户所在的类别，管理着其所拥有的权限;User类是每个用户所具有的属性。在平台不断改进完善中，根据具体需求，可以更新数据库类结构，添加新的属性。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于极小极大值搜索和Alpha Beta剪枝算法的五子棋智能博弈算法研究与实现[J]. 郑健磊,匡芳君.  温州大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于机器视觉的中国象棋人机博弈系统设计[J]. 孔德帅,高军伟,刘志鹏,宋广彩.  测控技术. 2019(06)
[3]基于知识库的象棋机器博弈搜索算法研究[J]. 郭晓霞,韩燮,赵融.  中国科技论文. 2018(20)
[4]中国象棋博弈系统实现的关键技术探索[J]. 肖秀春,刘泽伟,陈柏桃.  电子技术与软件工程. 2018(15)
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[8]一种中国象棋机器博弈剪枝策略的改进方法[J]. 蔡屾.  国外电子测量技术. 2016(03)
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硕士论文
[1]基于深度学习和蒙特卡洛树搜索的围棋博弈研究[D]. 林云川.哈尔滨工业大学 2018
[2]中国象棋搜索算法的改进[D]. 袁春.东华大学 2016
[3]基于Alpha-Beta搜索算法的计算机博弈的研究与实现[D]. 刘雅靖.大连交通大学 2012
[4]中国象棋计算机博弈评估函数与开局库研究[D]. 贾春艳.西安理工大学 2009



本文编号：3342445