III摘要国际象棋作为人工智能领域的经典测试平台，长期见证着从规则推理到深度强化学习的技术演进。针对现有高性能象棋引擎普遍依赖强算力与专用硬件、难以在资源受限环境下实现效率与棋力平衡的问题，本文设计并实现了一个基于 Python 的国际象棋 AI 对战平台。平台集成人机对战、机机对战与 AI 胜率测试三大模块，界面采用 Tkinter 绘制，棋盘状态与合法移动生成借助 Chessnut 库完成。在 AI 决策方面，平台围绕局面评估与难度分级展开，设计了三个难度级别：简单难度完全随机走棋；中等难度以一定概率随机走棋（模拟人类失误），其余情况优先吃子但不检查...
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