22、围棋AI:从本地对战到在线部署

围棋AI本地对战与在线部署

围棋AI:从本地对战到在线部署

1. 本地对战其他围棋AI

在深入探讨如何让围棋AI进行本地对战之前,我们需要解决两个关键问题:一是GTP坐标与内部 Point 类型的转换,二是确定AI何时应该放弃或认输。

1.1 GTP坐标转换

以下是实现GTP坐标与内部 Point 类型相互转换的代码:

from dlgo.gotypes import Point
from dlgo.goboard_fast import Move

def coords_to_gtp_position(move):
    point = move.point
    return COLS[point.col - 1] + str(point.row)

def gtp_position_to_coords(gtp_position):
    col_str, row_str = gtp_position[0], gtp_position[1:]
    point = Point(int(row_str), COLS.find(col_str.upper()) + 1)
    return Move(point)
1.2 终止策略

当前的深度学习围棋AI缺乏判断何时停止游戏的能力,因此我们需要引入终止策略,明确告知AI何时应该放弃或认输。以下是几种终止策略的实现:

from dlgo import goboard
分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
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