AI五子棋需求規格說明書

AI-Gobang

 

AI五子棋小程序 github地址：https://github.com/holidaysss/AI-Gobang

程序簡介

AlphaGo Zero在世界舞臺上取得的巨大成功體現了人工智能算法的快速發展和其蘊含着的應用價值，本團隊借鑑AlphaGo Zero算法思想和架構，簡單實現五子棋的人工智能棋手，經過人工智能自個人不斷下棋，不斷訓練，而且不斷迭代更新自身-自訓練模式，從而訓練一個水平極高的人工智能棋手，讓廣大玩家體驗一把與「AlphaGo Zero」的感受。本團隊提出的程序-AI五子棋不只加入人工智能元素，而且以微信小程序的方式部署，爲全部微信用戶提供簡潔方便的模式風格輕鬆進行五子棋遊戲。

參考資料

AlphaGo Zero的主要論文文獻，互聯網上的AlphaGo Zero算法研究文章，AlphaGo Zero 相關的知識文章，微信小程序遊戲類型開發知識文章，python後端開發知識文章，服務器搭建配置知識文章，python必要運行環境搭建配置知識文章。 AlphaZero: Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm AlphaGo Zero: Mastering the game of Go without human knowledge

程序架構

前端設計

AI五子棋前端設計主要從兩個角度進行編程開發：遊戲設計，信息處理。

遊戲設計：

 

1. 五子棋棋盤，棋子等圖像界面的設計

    

    

2. 五子棋基礎規則設定 a. 棋子能夠根據玩家的指定位置落到棋盤的指定位置-座標 b. 玩家只能夠按照規則下棋，不存在連續下棋，未贊成下撤回棋子，同個位置下兩遍等異常狀況
3. 遊戲基礎功能設定，好比開始遊戲，再來一菊，放棄下棋等
4. 能夠根據後端指示的遊戲狀態執行對應操做，特別地，棋盤的勝負狀態是由後端判斷的。

信息處理：

1. 能夠爲每個微信用戶生成一個惟一的Token或者標識
2. 能夠與後端進行正確的信息通訊，而且執行後端要求的請求。同時也能夠正常地向後端發送信息
3. 以JSON格式做爲數據規範格式,當前數據格式

後端開發

後端開發主要從兩個角度入手：遊戲開發，Web開發

遊戲開發：

1. 完整編程開發五子棋遊戲，能夠正常生成棋盤，而且能夠進行三種遊戲模式：人機模式，人人模式，雞雞模式。
2. 初步理解AlphaGo Zero的算法思想和技術，而且嘗試實現算法，訓練人工智能模型。
3. 整合訓練好的模型和算法邏輯稱爲一個可實例化的對象 - 稱人工智能棋手(AI棋手)

Web開發：

1. 正確與前端進行信息交流
2. 準確每個用戶生成臨時棋盤環境，每一個用戶的棋盤遊戲環境互不干擾。
3. 合理存放用戶的token標識等數據
4. 同個用戶標識能夠在不一樣時間段內生成多個棋盤，可是每個時間段只能對應一個棋盤環境
5. 服務器web框架的部署，性能，效率，安全和穩定等方面的測試

用戶環境：微信小程序（小遊戲）

預期用戶人數：1001

目標用戶特色：可愛，善良，聰明。