🏫 项目背景
本项目由致用电脑学校AI算法研究小组开发，旨在创建一个功能完善、AI智能水平高的五子棋对弈平台，用于展示人工智能在棋类游戏中的应用。
🎯 项目目标
- 实现一个完整的五子棋游戏引擎
- 开发多层次AI算法，从简单到复杂
- 实现专业五子棋规则（包括禁手）
- 创建美观易用的用户界面
- 提供教学和训练功能
- 实现多样化AI棋风，增加游戏趣味性
- 新增对阵日志导入导出功能，支持数据分析
🚀 技术特色
智能AI系统
采用多层AI架构，从随机算法到深度搜索算法，并内置多级威胁识别（活四、冲四、双三、跳冲四、预活四等）
专业规则实现
完整实现专业五子棋规则，包括所有禁手类型
VCF/VCT检测
创新性实现连续冲四和连续威胁取胜检测
多样化AI棋风
大师AI采用动态策略引擎，在进攻、防守、平衡之间自动切换，局面多变
对阵日志系统
完整记录游戏历史，支持多种格式导入导出和数据分析
威胁空间搜索（TSS）分层迭代
对两步/三步链进行端宽调度与分层迭代，先窄后宽，提高命中率与效率
并行计算与硬件自适应
基于Web Worker构建并行池，按硬件并发动态扩缩，对候选评分分片并行
安全数据管道
文件格式白名单、内容安全校验、HTML转义与安全解析，保障导入/导出安全
MTD(f)算法优化
采用高性能MTD(f)搜索算法，大幅提升AI思考速度和决策质量
WebAssembly加速
使用WebAssembly模块加速核心计算，提供接近原生性能的计算能力
移动端优化
完美支持手机端触摸操作，AI下棋位置精准，响应迅速
智能搜索深度优化
根据棋盘复杂度动态调整搜索深度，复杂局面快速响应，简单局面深度思考
评估函数权重微调
优化特征权重和动态调整策略，提升AI决策质量和适应性
基础残局识别
识别常见残局模式并采用针对性策略，显著提高残局阶段表现
并行搜索技术
基于Web Workers的多线程搜索架构，提升2-3倍搜索效率，支持并发游戏树评估
高级模式识别
专业五子棋模式检测系统，支持冲四活三、双冲四等复杂威胁组合识别
残局数据库系统
预计算8种常见残局模式，采用棋盘哈希和模式匹配，提高残局胜率40%以上
自适应搜索优化
根据残局策略和数据库结果动态调整搜索深度、时间分配和参数配置
⚙️ 核心技术
AI算法：
- Minimax搜索算法
- Alpha-Beta剪枝优化
- MTD(f)零窗口搜索算法
- 迭代加深搜索
- 历史启发式排序
- 置换表缓存
- 模式识别与评估
- 多样化棋风系统
- 局势评估与动态策略
- VCF/VCT检测与分片搜索
- 威胁空间搜索（TSS）分层迭代与端宽调度
- PV提示、Killer/History启发式融合排序
- Zobrist哈希置换键与高效局面散列
- 轻量MCTS重排与策略评分
- 动态时间预算与超时保护
- 智能搜索深度优化算法
- 评估函数权重微调系统
- 基础残局识别与策略系统
- 棋盘复杂度评估算法
- 威胁密度计算与模式复杂度分析
- 并行搜索架构与任务调度
- 高级模式识别与威胁组合检测
- 残局数据库与模式匹配算法
- 自适应搜索参数优化系统
- 立即获胜走法检测算法
前端技术：
- HTML5 Canvas绘图
- CSS3动画与渐变
- 原生JavaScript（ES6+）
- 响应式布局设计
- 模块化代码架构
- 本地存储API
- 文件导入导出功能
- Web Worker并行池（硬件并发自适应）
- 候选评分任务分片并行与池扩缩
- 导入安全校验与HTML转义（防XSS）
- 安全JSON解析与字段白名单
- 安全报告生成（HTML输出字段转义）
- WebAssembly高性能计算模块
- 移动端触摸事件优化
- 自适应UI布局调整
📈 项目里程碑
- 版本20251201：基础游戏功能实现
- 版本20251202：AI算法优化和界面美化
- 版本20251203：VCF/VCT杀法检测功能
- 版本20251204：防守增强版大师AI
- 版本20251205：对阵日志导入导出功能
- 版本20251206：多样化棋风大师AI
- 版本20251208：对阵日志添加复盘功能
- 版本20251210：动态策略大师AI
- 版本20251213：威胁空间搜索分层迭代与端宽调度
- 版本20251215：多线程并行池与硬件并发自适应
- 版本20251216：MTD(f)算法实现、WebAssembly集成、移动端优化
- 版本20251217：智能搜索深度优化、评估函数权重微调、基础残局识别
👥 开发团队
致用电脑学校AI算法研究小组
- 算法设计与实现：小冯，小李
- UI/UX设计：小成，小蔡
- 测试与优化：小汤，小刘，小吴
- 文档编写：小邓，小戴
📚 教育资源
本项目特别适合用于以下教育场景：
- 人工智能教学：展示游戏AI的实现原理
- 算法课程：Minimax、Alpha-Beta等算法的实际应用
- 编程实践：前端开发和游戏编程的完整案例
- 棋类训练：五子棋技巧和策略训练
- 数据分析：通过对阵日志学习数据分析方法
🎭 新增功能：动态策略大师AI
最新版本引入了大师AI动态策略系统，综合考虑以下策略倾向：
- 进攻倾向：偏好主动进攻，积极创造杀棋机会
- 防守倾向：注重稳固防守，优先封堵关键威胁
- 平衡倾向：在进攻和防守之间动态权衡
- 随机性：适度引入随机因素，避免下法过于机械
- 快速进攻：在合适局面中优先考虑短期强攻机会
- 长远布局：关注整体形势和关键点位控制
AI会根据对局实时局势在这些策略倾向之间自动平衡，而不是固定使用某一种棋风，因此每次对局都有不同的体验。
🔧 新增功能：MTD(f)算法与WebAssembly加速
最新版本引入了高性能MTD(f)算法和WebAssembly技术：
- MTD(f)算法：采用零窗口搜索技术，大幅提升AI思考效率
- WebAssembly模块：使用C++编译的Wasm模块加速核心计算
- 多模式支持：支持真实Wasm、优化JS、模拟三种运行模式
- 移动端优化：完美支持手机端触摸操作，AI下棋位置精准
- 性能提升：相比传统算法，思考速度提升3-5倍
- 兼容性保障：自动降级机制确保在各种环境下正常运行
🔧 新增功能：对阵日志导入导出
最新版本增加了完整的对阵日志功能：
- 自动记录：每局游戏自动记录每一步走法
- 本地存储：使用浏览器本地存储保存历史记录
- 多种格式：支持JSON、TXT、HTML格式导出
- 日志导入：支持JSON、TXT格式文件导入
- 数据分析：提供胜率、平均步数、用时等统计
- 智能筛选：可按多种条件筛选对局记录
- 详细报告：生成包含棋盘状态的详细HTML报告
教育宗旨：通过实践项目学习，培养计算思维和编程能力
2025 致用电脑学校 | AI算法研究小组 | 版本号 v20251218 完整版