✨ 这是一个五子棋游戏的前后端集成方案,其中前端界面基于 React 构建,提供了与用户的交互界面;
后端服务使用Flask框架搭建,基于 LightZero 实现了五子棋的 AI(包括基于规则的 RuleBot
和预训练好的 AlphaZero
Agent)。
本指南将帮助您快速部署和启动五子棋游戏的前端和后端服务。
首先,您需要从GitHub上克隆前端项目代码:
git clone https://github.com/puyuan1996/gomoku_server_ui.git
cd gomoku/frontend
npm install
npm run start # 或者 npm run debug 以启动调试模式
上面的命令会安装所有前端依赖,并启动前端开发服务器。
✨注意,与参考的 Gomoku 前端项目 相比,主要更改如下:
- 为了与后端服务器进行交互,增加了与后端交互的代码,主要更改位于:
src/components/board.js
的handleClick
函数。src/components/control.js
的return
渲染界面部分。src/minimax.worker.js
的start
和move
函数。
- 为 React 相关的前端核心文件增加了整体功能和结构概述,以及逐行注释。
在您的系统中安装好Python环境之后,按照以下步骤配置和运行后端服务:
cd gomoku/backend
pip3 install -e .
# 将miniconda环境路径添加到系统PATH变量中,确保能使用该环境下的Python及其库
export PATH="/Users/puyuan/miniconda3/envs/arm64-py38/bin:$PATH"
# 设置Flask应用的环境变量并启动Flask应用
FLASK_APP=app.py FLASK_ENV=development FLASK_DEBUG=1 flask run --port 5001
上面的命令将设置必要的环境变量,然后启动Flask服务器。
✨在前端渲染得到的界面上,一般网址为 http://localhost:3000/。 您可以选择与不同的 AI 对战,具体界面如下所示:
- [AI 类型] 选择
AlphaZero
就是与基于 LightZero 预训练好的 AlphaZero Agent 对战。 - [AI 类型] 选择
RuleBot
就是与 LightZero 中基于规则的 Bot 对战。 - [AI 类型] 选择
Random
就是与随机 Agent 对战。 - [AI 类型] 选择
AB-2, AB-4
表示直接与前端AI 中的 Alpha-Beta 减枝算法对战,其中 AB-x 中的 x 表示不同的搜索深度,也即不同的水平。
- 🎉在这个五子棋项目中,前端部分是在lihongxun945/gobang项目上进行了微调,感谢原作者提供的优秀代码作为参考。如果您对五子棋前端AI感兴趣,您可以访问原项目以了解更多详情。
- 🎉后端 AI 部分基于 LightZero 实现,如果你对 MCTS+RL 算法感兴趣,欢迎访问原项目。
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