基于蒙特卡洛信心上限搜索树UTC算法的四子棋游戏

本文介绍了一种在随机大小的棋盘上进行四连棋游戏的AI算法设计。棋盘尺寸介于9到12之间,并且在游戏开始前会随机设定一个不可落子的位置。目标是开发一种算法能在这种环境下找到最优策略。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 实验任务简介

在M行N列的棋盘中,棋手每次只能在每一列当前的最底部落子,如果某一列已经落满,则不能在该列中落子,目标是在横向、纵向、两个斜向共四个方向中的任意一个方向上,使自己的棋子连成四个(或四个以上),并阻止对方达到同样的企图。先形成四连子的一方获胜,如果直到棋盘落满双方都没能达到目标,则为平局。

棋盘的大小是随机的,宽度和高度的范围均为[9,12],每次棋盘生成之后,会同时在棋盘上随机生成一个不可以落子的位置。因此任何情况下都存在必胜策略是不可能的,程序的目标是给出在任何情况下都可行的AT算法。

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