AI五子棋------------初探
Posted 苟不利包子
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了AI五子棋------------初探相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
五子棋是所有棋类博弈中比较简单的了,这里介绍的也只是一种非常基本的AI策略。其实,包括之前的AI贪吃蛇,感觉这两个AI其实体现的都是一种建模思想,把一个现实中的问题模型化,抽象化,得到其一般特征,再设计数据结构及算法。
首先,要意识到一件事情,我们可以用一个三维数组记录所有的获胜局势,比如
再如:
这种获胜局势是有限可数的,所以,AI的关键一步就是得到这个三维数组:
1 //统计所有可能的赢法,需要好好理解 2 for (var i = 0; i < 15; i++){ 3 for (var j = 0; j < 11; j++){ 4 for (var k = 0; k < 5; k++){ 5 wins[i][j+k][count] = true; 6 } 7 count++; 8 } 9 } 10 for (var i = 0; i < 11; i++){ 11 for (var j = 0; j < 15; j++){ 12 for (var k = 0; k < 5; k++){ 13 wins[i+k][j][count] = true; 14 } 15 count++; 16 } 17 } 18 for (var i = 0; i < 11; i++){ 19 for (var j = 0; j < 11; j++){ 20 for (var k = 0; k < 5; k++){ 21 wins[i+k][j+k][count] = true; 22 } 23 count++; 24 } 25 } 26 for (var i = 0; i < 11; i++){ 27 for (var j = 14; j > 3; j--){ 28 for (var k = 0; k < 5; k++){ 29 wins[i+k][j-k][count] = true; 30 } 31 count++; 32 } 33 } 34 //共 572 赢法
现在,关键是如何利用这个三维数组,其实很多机器博弈其实就是在打分,再把棋子下到分高(或分低)的地方,比如以下红色位置,如果没有棋子,应该 给一个较高分,因为在下一个白棋子就赢了,但是如果下了一个黑棋子,那么,上面的第一种赢法无论如何也不可能了,所以直接设置为零分。所以在设置两个一位数组,记录每种赢法的得分,再查找棋盘上哪些位置可以实现这种赢法,给这些位置加分,最后从所有位置中,找出分最高的落子即可。而且,一种赢法上的落子越多,就越接近获胜,所以分数应该越高。
1 for (var i = 0; i < 15; i++){ 2 for (var j = 0; j < 15; j++){ 3 if (0 == chessBoard[i][j]){//no chessman 4 for (var k = 0; k <count; k++){ 5 if (wins[i][j][k]){ 6 if (1 == myWin[k]){ 7 myScore[i][j] += 200; 8 } else if (2 == myWin[k]){ 9 myScore[i][j] += 400; 10 } else if (3 == myWin[k]){ 11 myScore[i][j] += 2000; 12 } else if (4 == myWin[k]){ 13 myScore[i][j] += 10000; 14 } 15 if (1 == computerWin[k]){ 16 computerScore[i][j] += 320; 17 } else if (2 == computerWin[k]){ 18 computerScore[i][j] += 420; 19 } else if (3 == computerWin[k]){ 20 computerScore[i][j] += 4200; 21 } else if (4 == computerWin[k]){ 22 computerScore[i][j] += 20000; 23 } 24 } 25 } 26 if (myScore[i][j] > max){ 27 max = myScore[i][j]; 28 u = i; 29 v = j; 30 } else if (myScore[i][j] == max){ 31 if (computerScore[i][j] > computerScore[u][v]){ 32 u = i; 33 v = j; 34 } 35 } 36 if (computerScore [i][j] > max){ 37 max = computerScore[i][j]; 38 u = i; 39 v = j; 40 } else if (computerScore[i][j] == max){ 41 if (myScore[i][j] > myScore[u][v]){ 42 u = i; 43 v = j; 44 } 45 } 46 } 47 }
最后,只需要统计每落子一次是否有一方赢了即可,这里谈及了AI核心思想,其他部分比如判断胜负,交替落子等逻辑可以找到很多学习资料。
总结,AI看似高大上,但是其实际是对实际问题的高度抽象、模型化以及大量计算(正是计算机的优势)。如果能缜密地设计好编码思路,那么效率就会很高,比如昨天写的贪吃蛇,很多情况没想到,所以总是陷入困境,当代码量增加,逻辑结构变的复杂时,一定要事先规划,或者说,设计模式。自己要突破目前的瓶颈期可能要学习一下这方面的东西了!!!
此外,还利用Hbuilder生成了APP,首先是自己这么想了,然后还真找到办法实现了,所以创意,眼界,技术,同样重要。
小记。
以上是关于AI五子棋------------初探的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
AI五子棋第二篇-运用极大极小值算法书写AI三子棋,可拓展到五子棋(建议收藏)