【源码】基于Python的五子棋AI系统

项目简介

本项目基于Python实现了五子棋AI系统，借助对抗搜索和强化学习技术，让AI能够参与五子棋游戏。项目实现了棋盘管理、AI决策以及神经网络模型训练等基础功能。

项目的主要特性和功能

• 拥有基于Tkinter的图形界面五子棋游戏，带来直观游戏体验。
• 实现基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的AI，支持基于AlphaZero算法的策略和价值函数学习，提升AI决策能力。
• 提供用于策略学习和价值函数学习的神经网络模型。
• 支持AI的自我对弈和训练，可持续优化AI性能。

安装使用步骤

运行游戏

1. 确保已下载整个项目的源码文件。
2. 使用pip安装必要的Python库，如PyTorch等。
3. 运行main.py启动基于Tkinter的五子棋游戏。

训练AI

若需训练AI，运行RL/train.py脚本。运行前请确保已设置正确的模型加载路径、训练参数等。

测试AI

若要测试不同版本的AI性能，可调整参数和配置。若要运行RL部分： 1. 将模型权重文件放到指定文件夹，如./RL/models/policy_Simple__best_epoch8350.pth。 2. 在scripts/run.bat中更改参数： - load_path：模型文件路径，如./RL/models/policy_Simple__best_epoch8350.pth。 - internal_model：特征提取器模型，有Simple和Res两种选择，需根据模型权重文件名判断。 - n_play：模拟次数，值越高，理论上模型越强，但所需时间也会增加。 - k：权重衰减系数，范围在0 - 1之间。k越小，模型越倾向于在已下位置附近落子；反之，则更能公平考虑棋盘上的每个落子位置。 3. 运行scripts/run。

注意事项

• 项目的AI实现基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）和强化学习，可能需要一定的计算资源。
• 对于AI的自我对弈和训练，需确保提供足够的计算时间。
• 代码中可能包含调试信息，如打印落子位置等，可按需调整。
• 项目的性能优化和代码改进可能需要进一步调试和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】