今天为大家继续分享一个带Alpha-Beta剪枝极大极小博弈AI算法开发与制作 454。在之前的多篇博客中从普通五子棋程序，到带AI功能的人机对战、人人对战介绍了多个关于五子棋项目的开发。今天这篇博客主要介绍Alpha-Beta剪枝极大极小博弈AI算法在五子棋开发中的应用，目前带Alpha-Beta剪枝极大极小博弈AI算法五子棋程序已经完成了初步功能，后续会进一步完善。整个系统界面漂亮，有完整得源码，希望大家可以喜欢。喜欢的帮忙点赞和关注。一起编程、一起进步！！
Alpha-beta剪枝算法简介
人机博弈是人工智能的重要分支，人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果，而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法，它由Shannon在1950年正式提出。Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。
在人机博弈中，双方回合制地进行走棋，己方考虑当自己在所有可行的走法中作出某一特定选择后，对方可能会采取的走法，从而选择最有利于自己的走法。这种对弈过程就构成了一颗博弈树，双方在博弈树中不断搜索，选择对自己最为有利的子节点走棋。在搜索的过程中，将取极大值的一方称为max，取极小值的一方称为min。max总是会选择价值最大的子节点走棋，而min则相反。这就是极小化极大算法的核心思想。
开发环境
开发语言为Java，开发环境Eclipse或者IDEA都可以。运行主程序，或者执行打开JAR文件即可以运行本程序
系统框架
利用JDK自带的SWING框架开发，不需要安装第三方JAR包。纯窗体模式，直接运行Main文件即可以。选中Main.java,点右键 run as application启动相关程序。也客户把程序打包成JAR包，双击JAR即可以启动相关的程序。
游戏主要功能
五子棋游戏简介
五子棋起源于中国，是全国智 竞技项目之一，是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏。双方分别使用黑白两色的棋子，下在棋盘直线与横线的交叉点上，先形成五子连珠者获胜。
游戏规则
（1）对局双方各执一色棋子。
（2）空棋盘开局。
（3）黑先、白后，交替下子，每次只能下一子。
（4）棋子下在棋盘的空白点上，棋子下定后不得移动或拿走。
（5）黑方的第一枚棋子必须下在天元点上，即中心交叉点
五子棋对局，执行黑方指定开局、三手可交换、五手两打的规定。整个对局过程中黑方有禁手，白方无禁手。黑方禁手有三三禁手、四四禁手和长连禁手三种。
人机对战功能
本程序的最大特色是有人对战功能，其中人为黑方，机器和白方。机器有较高的AI水平，能打败90%以上的用户。人下完一颗棋后，机器能在1秒时间完成下棋。游戏结束后，系统会给出相关的提示，并且恭喜获胜选手。
人人对战功能
人人对战也是我们程序的一个特色，人下一步、其他一个人下一步。直到有一个人获胜为止。
悔棋功能
原则上，五子棋不可以悔棋。理论上，任何棋都不可以悔棋。不过现实当中，只要对方答应悔棋了，就可以悔棋。所谓悔棋，意思就是后悔走错了一步棋，想要拿回来从新走一步。可以简单理解为后悔下这一步棋，想反悔重新下。本程序提供了悔棋功能，可以有效的对下的每一步棋进行回溯。
Alpha-Beta剪枝权值计算
用户在下棋的过程中，可以在一个位置，点击，查看下棋的位置的攻击+ 防御权值，供用户参考。(9,5)HENG 00022200000
(9,5)SHU 00000200000
(9,5)PIE 00000200000
(9,5)NA 00000200000 点(9,5)的攻击:6 防御:206 总和:212
运行效果
1 主界面和游戏设置
2 运行效果
3 胜负提示
项目总结
（1）在写代码之前，在大脑里一定要把思路理清楚，不能模模糊糊，一定要把功能图和流程图画出来，然后根据它去实现每一个功能块，要多分析，培养一种良好的逻辑思维能力。
（2）在写代码的过程中，一定要采取就近原则，同一个功能，或者对同一个组件的设置一般要写在一块，这样写的程序比较清晰，不容易出错，也便于查找。
（3）要养成良好的注释习惯，一是有利于别人阅读你的程序，同时也有利于自己以后再看，就能很快的读懂程序，提高效率。
（4）把功能模块化，即把实现相同功能的代码段封装成一到一个类或者一个方法中，实现的时候调用即可，这样能提高代码的可读性
（5）养成创建包来存放不同功能的类，使系统的结构更加模块化和规范化。
（6)在编写代码的时候，一定要边写边调试，要适时的设置断点，或者把某些变量的值输出到控制台，通过观察和分析变量的值，便于判断问题所在，同时，需要捕获异常的一定要把异常信息打印出来，便于分析问题。
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