Quoridor — AI Strategy Board Game

قمت بتطوير لعبة Quoridor وهي لعبة استراتيجية تعتمد على التفكير والتخطيط، باستخدام لغة Java وJavaFX، مع تصميم واجهة رسومية كاملة وتجربة لعب تفاعلية.

اللعبة تعمل على لوحة 9×9، ويهدف كل لاعب إلى تحريك الـ Pawn الخاص به والوصول إلى الصف المقابل، مع إمكانية وضع الحواجز Walls لمنع الخصم من الوصول إلى هدفه. تحتوي اللعبة على تطبيق كامل لقواعد Quoridor، بما في ذلك حركة اللاعبين، وضع الحواجز، القفز فوق اللاعب المنافس، والقفز القطري عند وجود حاجز. كما يتم التأكد من أن وضع أي Wall لا يمنع أي لاعب من الوصول إلى هدفه.

المشروع يحتوي على عدة Game Modes:

Human vs Human

يمكن للاعبين اللعب ضد بعضهما على نفس الشاشة.

Human vs AI - Easy

يستخدم الذكاء الاصطناعي استراتيجية Greedy تعتمد على BFS، حيث يحاول التحرك دائمًا باتجاه الهدف بدون استخدام الحواجز.

Human vs AI - Medium

يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزمية Minimax بعمق بحث 2، مع القدرة على اتخاذ قرارات استراتيجية تتضمن وضع الحواجز.

Human vs AI - Hard

يستخدم Minimax بعمق بحث 3 مع Alpha-Beta Pruning، بالإضافة إلى اختيار متقدم للحواجز وHeuristics لتجنب تكرار الحركات.

تم تنفيذ واجهة رسومية تفاعلية باستخدام JavaFX، وتشمل شاشة رئيسية، لوحة لعب، توضيح للحركات المتاحة، نظام لاختيار اتجاه الـ Wall، ومعاينة للحاجز قبل وضعه. كما تظهر رسائل توضيحية عند محاولة تنفيذ حركة أو وضع Wall غير صالح.

أهم المميزات والتقنيات المستخدمة:

Java

JavaFX

Artificial Intelligence

Minimax Algorithm

Alpha-Beta Pruning

BFS

Greedy Strategy

Game State Management

Path Finding

Heuristics

Rule Validation

Interactive GUI

Human vs Human Mode

Human vs AI Mode

Multiple AI Difficulty Levels

تم الاهتمام أيضًا بتطبيق قواعد اللعبة والتحقق من صحة وضع الحواجز، بحيث لا يمكن للاعب وضع Wall يتسبب في إغلاق جميع المسارات أمام أحد اللاعبين.

كما يحتوي المشروع على نظام تحكم واضح لحركة الـ Pawn ووضع الـ Walls، مع إظهار الحركات الصحيحة على اللوحة، ومعاينة مكان الحاجز قبل وضعه، وعرض عدد الحواجز المتبقية لكل لاعب، بالإضافة إلى مؤشر يوضح دور اللاعب الحالي وحالة تفكير الـ AI.

متطلبات تشغيل المشروع:

Java JDK 11 أو أحدث

Apache NetBeans IDE

Apache Maven

JavaFX 13

تم تجهيز المشروع للعمل باستخدام Maven لإدارة وتحميل الـ Dependencies المطلوبة.

الهدف من المشروع هو تطبيق مفاهيم Artificial Intelligence وSearch Algorithms داخل لعبة استراتيجية حقيقية، مع بناء واجهة رسومية متكاملة وتجربة لعب ضد مستويات مختلفة من الذكاء الاصطناعي.

المشروع يوضح عمليًا استخدام خوارزميات البحث واتخاذ القرار مثل Minimax وAlpha-Beta Pruning وBFS، بالإضافة إلى تصميم Game Logic كاملة وإدارة حالات اللعبة وتطبيق القواعد والتحقق من المسارات.