排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
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研究了五子棋游戏开发中极大极小搜索框架计算量太大,无用计算太多等问题.在传统经典极大极小搜索和alpha-beta剪枝基础上采用了判重,加入启发式的优化,每次选择最有"前途"的若干个决策搜索以减少搜索量,再加入基于五子棋专业棋手下棋策略,改进威胁空间搜索算法.使得计算机的搜索过程更像人的思考过程,算法复杂度大幅降低.经过测试最终编写的程序具备高响应度和智能性. 相似文献
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