智能五子棋

一、实验任务

1 编写程序实现蒙特卡洛树搜索算法，作为五子棋的下棋算法

2 编写程序实现极大极小+α-β 剪枝算法，作为五子棋的下棋算法

3 将两种算法进行博弈对抗，并实现下棋过程的可视化

二、文件描述

gobang.py：实现棋盘可视化

--draw(ax, chess)：显示当前棋盘

--check(i, j, v, chess)：在(i, j)处落子 v 形成棋盘 chess 后，判断 v 是否赢棋

mcts.py：蒙特卡洛树搜索算法

--elect(node)：选择

--expand(node)：扩展

--rollout(state, root)：模拟

--backword(node, value)：回溯

--mcts(root, max_iteration)：算法实现

max_min.py：极大极小法+α-β 剪枝

evaluate.py：极大极小法中使用的估价函数

main.py：两种算法对弈

三、运行示例

黑方：蒙特卡洛树搜索算法
白方：极大极小+α-β剪枝算法