1、“.....所以需要进行必要的修补这个函数遵循的原则是己五必填,活四看对方,若对方不可能形成连五,同样必填不是活四也不是死四的话,若对方可形成连五,必堵,这组函数是用于计算,点的各个方向上连续的类型的棋子数,并且将每个方向上的被阻碍的类型,这几个函数是分别用于计算，个棋子在四个方向上的值。就是对应水平上，度，度，度调用计算。人机对战中算法人工智能，英文缩写为。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论方法技术及应用系统的门新的技术科学。人工智能是计算机科学的个分支，它企图了解智能的实质，并生产出种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人语言识别图像识别自然语言处理和专家系统等。在该部分我们尽量去模拟人类在下棋中思考的方式，找出种合乎逻辑的规则。根据我们平常下棋的经验，当放入个棋子时总是尽量的往利于己方的位置也既是攻同时要提防对方使其不能得逞也既是防我们可以用计算机模拟这个过程。假设我们在棋盘中放入个己方棋子，然后考虑对方最可能下的棋子位置，也就是最有利于对方的点。我们假设只进行两次的探索，再逐个的比较每个可下棋的点......”。

2、“.....这就是本个系统中所采用的个思路。对于人说用手工去比较计算是不现实的。当考虑的深度加深的话甚至无法在有效的时间内实现的。我们正是利用计算机快速的计算机能力进行这样的笨重检索，就能够在很短的时间内计算完。下面对算法中所涉及的几个重要概念作下介绍。极大极小树目前绝大部分的博弈类游戏中的人工算法都采用这种方法。假设己方为点，对方则为点。如果当层的节点为奇数时那么就为层，同样为偶数时就为层。当在层时，该层的值就应该为下个层中的最大个的值。当在层是，该层的值就应该为它子层的最小的个。通俗的说就是当轮到我方时，我们就应该选择个最有利于我们的点，预测对方可能下的最有利他方的点相对我方来说就是最坏的点。这样反复计算下去就能够得到根节点的最大值，这个点也就是我们最佳下棋点。在计算这个点时可以很明显的看出这是个不断递归的过程，到达叶子节点时根据相关的计算规则算出该值然后向上层不断的返回。下图中矩形代表极大层，椭圆代表极小层。图极大极小树深度优先搜索在图论中有两个很重要的遍历的方法，个是深度优先搜索,另外个是广度优先搜索这两个方法的主要区别在于下个节点的选择。首先选择它的连接节点......”。

3、“.....则向上返回到上个节点，在遍其他的未被访问过的点。很容易想到这要用到堆栈结构，使用个递归来实现。而则是逐个的遍历它的联接接点，将已经访问过的点放入队列中。然后再依次取出继续这个过程。图遍历过程如下首先从点出发访问它的领接点，因为的领接点,均未被访问过，所以点选择当然也可以选择点作为下个要访问的点，点的领接点是,选择下个节点，而的邻接点只有个且未被访问过，就将作为了它下个节点。这时因为已经没有可访问的邻点，所以向上层返回到，发现也已经没有可访问的点了，继续向上层返回到，由于的邻节点未被访问过，那么就访问。所以整个过程的遍历结果为。的的遍历过程为。剪枝方法在上面中提到当预测的深度达到的时候，最坏情况下个，这在目前的些常规平均的机器性能下也需要多秒的时间，这是不能够容忍的。那么是否有很好的改进技术，去除哪些不必要的节点，并且在剪去了这些点后不影响结果呢答案是肯定的，这种方法就是剪枝。下面通过图来说明，矩形代表极大层，椭圆代表极小层。图剪枝从上图可以看出，由于节点的值肯定不大于而节点的值为大于节点，那么目前为止可以很肯定的说节点值定不小于......”。

4、“.....发现时间上大大的减缩了，已经感觉不到时间了，远小于秒时间，取得了我们预期的效果。后来又尝试了将搜索深度变为时，动态变化的增量放缓惊讶发现大部分情况下，明显的感觉不到延缓但是些点时间有点慢。同样简单得测试了下，些点大概都不超过秒。属于正常容忍的范围。可以很容易的知道,当我们越早的获取到和的值剪的枝就越多基于这样的考虑,我们应该从下的棋子旁边开始搜索这样就有可能达到我们要的效果所以这里我们采用了由中心向外的方向去搜索运行测试下面对系统集成后进行了初步的测试。网络部分分别运行两个程序实例，当作客服端，当作服务器。连接成功后提示如下图图端提示和端提示图联机对战图发出悔棋请求图对方同意图在线聊天图输赢判定以上的只是进行了集成的初步测试，各个模块的单元测试都在编写好代码后测试通过的。严格来说这样的测试很不严谨，不过从图中可以看出本程序网络部分实现了基本功能。人机部分选择游戏菜单下的人机对战的初级选项，以下中白棋为电脑方。图具备防守图具备进攻选择中级选项图具备防守图具备进攻选择高级选项图具备防守图具备进攻这个部分主要测试了人机部分......”。

5、“.....限于篇幅，不能够从大量的实例中提取出可以说明各个等级之间的差别的例子。不过有点无庸质疑的是，算法的搜索深度加深预测的步数也就越多，也就越智能,理想的状态就是完整搜索全部的步数。这里将搜索深度分为对应于初级，中级，高级。从上面的测试中，可以看出两个主要模块基本符合了要求。其他的没有列出细节部分也通过了测试,第四章总结部分系统总结在第三章节的测试部分，系统已经通过基本的测试。基本上完成了本次设计的预期目的。特别是单机部分实现的不同的等级功能，将深度达到的搜索通过优化，使得其响应的时间基本符合了要求网络部分通过派生两个类和。用于实现客服端和服务端的网络通信，并且程序中均加入了这两个对象，这样这个程序实现了通过不同菜单选项既可作为服务端又可以作为客服端。整个设计的过程按照软件工程思想进行开发尝试用了面向对象的编程思路，将各个部分进行了抽象。如类,抽取出了棋盘拥有的属性和操作，在如类，将电脑方抽象成个类，向外部提供人机接口。不足说明界面设计不够完善美观，常用的些功能应该要放在界面上而不是在菜单里，这样更符合设计。可能的话增加些背景音乐功能可以增加保存棋局，以便于调用观看。类定义了过多的信息......”。

6、“.....在优良营养水平和管理条件下，成年公羊体重达千克，成年母羊为千克，育成公母羊分别为千克和千克。主要体尺经对只月龄月龄育成母羊测定，主要体尺结果是体长厘米，体高厘米，胸围厘米，管围厘米。只育成公羊分别平均体长为厘米，体高厘米，胸围厘米，管围厘米。产肉性能岁岁半羯羊平均屠宰率为，净肉率为，肉骨比为∶当年肥羔屠宰率为。产毛性能经测定，成年公母羊年产毛量分别为千克和千克具有同质和基本同质半细毛的个体占群体的，部分个体被毛中有少量正常发毛和干死毛，羊毛平均细度为厘米支，全年毛长厘米以上，中等以上被毛密度个体占，正常弯曲匀度油汗个体均分别占上下净毛率平均为，腹毛正常和良好者占左右。繁殖性能多胎肉羊性成熟期月龄月龄，发情持续期天天小时小时，妊娠期平均为天天，产羔率为以上个别小群体达左右羔羊断奶成活率以上，母羊基本全年发情配种，以产春羔和秋羔为主，多数羊两年产三胎，少数营养状况良好者可年产两胎，繁殖力相当原种同羊倍以上。适应性多胎肉羊在产区半湿润易旱区和我国中北部地区的各类生态条件下都表现出良好的适应能力。既可舍饲，又能放牧，放牧游走性能远优于小尾寒羊抗逆性能和抗病力很强，群众称赞是多产的同羊......”。

7、“.....生长快，肉质好，皮毛优，繁殖周转快，经济效益高。种用价值多胎肉羊种用价值较高，群体中特级比例达，体形外貌趋于致它结合了同羊的优质肉毛羔皮及适应性强和小尾寒羊生长发育快多胎多产的优良特性，遗传性稳定，不论自繁或杂交后代，在体形被毛产肉和繁殖性能方羊的表型鉴定，加强种公母羊的选种，制定选配计划和饲养管理技术规范，产羔及羔羊培育，繁殖力与产肉性能测定，生产经营效益以及卫生保健与疫病防治等多项工作。重点抓好理想型群体的自交繁育，扩大核心群数量从年开始，将含和少量小尾寒羊血统的优秀公母羊分别互交，现已出现八代以上自交后代。关键是抓好种公羊的选择及其有效利用，做好种公羊的分区投放安排，才能使多胎肉羊群体持续稳定地得以发展。此项工作历时余年，由于羊多为个体农户分散繁育，给系统的持续选育提高增添了不少难度，加之限于无专项经费开展工作，只能是指导广大养殖者做好繁育并获得定效益白水县同羊原种场作为核心基地之，仍以原种同羊保种选育提高为主要任务，始终保持多胎肉羊的小量群体进行选育提高，以为周边地区多胎肉羊的发展做出贡献。今后仍有待立项来加强扩繁与提高。面都表现得很优越......”。

8、“.....推广利用多胎肉羊的上述优点使其多年来备受养殖者青睐，同时由于其价格比热销于全国各地的小尾寒羊低，因此甚至是小尾寒羊主产区的山东河南部分群众也纷至沓来抢购多胎肉羊，有的将其羔羊冒充小尾寒羊又在当地高价变卖牟取巨额利润此外，还有来自东北地区内蒙古山西河北安徽和西北诸省区购羊者也引进多胎肉羊作为肉羊新品种培育及生产商品羊肉的母本材料。据不完全统计，先后外销各地的多胎肉羊约在万只以上，多胎肉羊在各地不同生态条件下，表现了优于同羊与小尾寒羊的很强适应能力和种用价值。效益估测多胎肉羊由于胎多产，绝大部分把全部细见节不足说明,所以需要进行必要的修补这个函数遵循的原则是己五必填,活四看对方,若对方不可能形成连五,同样必填不是活四也不是死四的话,若对方可形成连五,必堵,这组函数是用于计算,点的各个方向上连续的类型的棋子数,并且将每个方向上的被阻碍的类型,这几个函数是分别用于计算，个棋子在四个方向上的值。就是对应水平上，度，度，度调用计算。人机对战中算法人工智能，英文缩写为。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人的智能的理论方法技术及应用系统的门新的技术科学。人工智能是计算机科学的个分支......”。

9、“.....并生产出种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人语言识别图像识别自然语言处理和专家系统等。在该部分我们尽量去模拟人类在下棋中思考的方式，找出种合乎逻辑的规则。根据我们平常下棋的经验，当放入个棋子时总是尽量的往利于己方的位置也既是攻同时要提防对方使其不能得逞也既是防我们可以用计算机模拟这个过程。假设我们在棋盘中放入个己方棋子，然后考虑对方最可能下的棋子位置，也就是最有利于对方的点。我们假设只进行两次的探索，再逐个的比较每个可下棋的点，最后得出最有利于我方的点。这就是本个系统中所采用的个思路。对于人说用手工去比较计算是不现实的。当考虑的深度加深的话甚至无法在有效的时间内实现的。我们正是利用计算机快速的计算机能力进行这样的笨重检索，就能够在很短的时间内计算完。下面对算法中所涉及的几个重要概念作下介绍。极大极小树目前绝大部分的博弈类游戏中的人工算法都采用这种方法。假设己方为点，对方则为点。如果当层的节点为奇数时那么就为层，同样为偶数时就为层。当在层时，该层的值就应该为下个层中的最大个的值。当在层是，该层的值就应该为它子层的最小的个......”。