基于强化学习的五子棋算法设计 - Python代码完整实现

项目描述

本项目通过五子棋算法设计，旨在加深对机器学习中强化学习概念的理解与应用。通过实现一个基于强化学习的五子棋AI，用户可以与自己的程序进行对抗，从而更好地理解强化学习在实际问题中的应用。

项目任务

1. 自己与自己程序的对抗视频：
   • 录制一段自己与自己程序进行五子棋对抗的视频。
   • 在视频中，为自己的棋盘加上特有的标签，例如独特的棋子设计，以作为自己程序的论证（防抄袭）。
2. 课程设计报告：
   • 按照提供的模板，填写课程设计报告。报告应详细描述算法设计思路、实现过程、实验结果及分析等内容。

资源文件

• Python代码：包含完整的五子棋算法实现代码。
• 课程设计报告模板：用于填写课程设计报告的模板文件。
• 示例视频：提供一个示例视频，展示如何录制自己与程序对抗的过程。

使用说明

1. 下载资源文件：
   • 克隆或下载本仓库中的所有文件。
2. 运行代码：
   • 使用Python环境运行代码，确保所有依赖库已安装。
3. 录制对抗视频：
   • 按照示例视频的指导，录制自己与程序对抗的视频，并添加特有的标签。
4. 填写课程设计报告：
   • 使用提供的模板，填写课程设计报告，详细描述算法设计和实验过程。

相关链接

• 文章介绍：了解更多关于本项目的详细信息。

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。

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