7、多玩家游戏中的算法研究与实践

多玩家游戏中的算法研究与实践

在多玩家游戏的领域中，算法的选择和优化对于游戏的策略制定和结果有着至关重要的影响。本文将深入探讨多玩家游戏中不同算法的特点、应用以及实验结果。

1. 蒙特卡罗树搜索概述

蒙特卡罗树搜索在多玩家游戏中展现出了强大的潜力。它的发展历程丰富多样：
- 搜索与蒙特卡罗围棋 ：蒙特卡罗围棋最初采用模拟退火算法对可能的走法进行筛选，随后被随机抽样法所取代。如今，程序在进行模拟之前会先构建搜索树，像 Mogo 和 Crazy Stone 就是这类方法成功的典范。而 UCT 算法目前已成为蒙特卡罗围棋程序的标准算法。
- RAVE 算法 ：RAVE（快速行动价值估计）算法对 UCT 进行了优化。当节点的模拟次数较少时，它会利用快速估计来评估走法的价值。该算法使用常数 k 和参数 β，β 的计算公式为：β = $\sqrt{\frac{k}{3×games + k}}$。β 用于调整走法的评估值，公式为：$val_i$ = β × heuristic + (1.0 - β) × UCT。快速估计通过统计 UCT 树中所有可能走法的信息来实现。每次模拟后，节点中与模拟中颜色相同的走法会根据模拟结果进行更新。

2. 多玩家围棋的特点

多玩家围棋是在围棋基础上引入更多颜色玩家的变体，具有一些独特的规则和策略：
- 特殊生存方式 ：在三玩家围棋中，存在特殊的生存方式。例如，在特定局面下，黑棋只要不在 H8 落子就能存活。因为白棋不能在 H8 落子，若红棋在 H8 落子吃掉白棋，黑棋可立即反吃红棋并获得两只眼。