五子棋算法探讨2

本文详细介绍了一种五子棋游戏的人工智能算法。通过扫描棋盘并评估每个空位的潜在价值,利用不同方向上的棋型分析来计算每步棋的价值。最终选择价值最高的点作为最佳落子位置。
任何一种棋类游戏其关键是对当前棋局是否有正确的评分,评分越准确则电脑的AI越高。五子棋游戏也是  
  如此,但在打分之前,我们先扫描整个棋盘,把每个空位从八个方向上的棋型填入数组  
  gStyle(2,   15,   15,   8,   2),其中第一个下标为1时表示黑棋,为2时表示白棋,第二和第三个下标表示(x,y)  
  第四个下标表示8个方向,最后一个下标为1时表示棋子数,为2时表示空格数,如:  
   
          gStyle(1,2,2,1,1)=3表示与坐标(2,2)在第1个方向上相邻的黑棋棋子数为3  
          gstyle(1,2,2,1,2)=4表示与坐标(2,2)在第1个方向上的最近的空格数为4  
          在定义方向时,也应该注意一定的技巧,表示两个相反的方向的数应该差4,在程序中我是这样定义的:  
          Const   DIR_UP   =   1  
          Const   DIR_UPRIGHT   =   2  
          Const   DIR_RIGHT   =   3  
          Const   DIR_RIGHTDOWN   =   4  
          Const   DIR_DOWN   =   5  
          Const   DIR_DOWNLEFT   =   6  
          Const   DIR_LEFT   =   7  
          Const   DIR_LEFTUP   =   8  
          这样我们前四个方向可以通过加四得到另一个方向的值。如果你还是不太明白,请看下面的图:  
          ---------  
          ---------  
          ---oo----  
          -ox*xx---  
          ---------  
          ---------  
          图中的*点从标为(4,4),(打*的位置是空位),则:  
          gStyle(2,4,4,1,1)=1在(4,4)点相邻的上方白棋数为1  
          gStyle(2,4,4,1,2)=2在(4,4)点的上方距上方白棋最近的空格数为2  
          gStyle(1,4,4,3,1)=2在(4,4)点相邻的右方黑棋数为2  
          gStyle(1,4,4,3,2)=1在(4,4)点的右方距右方黑棋最近的空格数为3  
          ...  
   
          一旦把所有空点的棋型值填完,我们很容易地得出黑棋水平方向上点(4,4)的价值,由一个冲1(我把有界的棋称为冲)  
  和活2(两边无界的棋称为活)组成的。对于而白棋在垂直方向上点(4,4)的价值是一个活1,而在/方向也是活1  
  所以,只要我们把该点的对于黑棋和白棋的价值算出来,然后我们就取棋盘上各个空点的这两个值的和的最大一点  
  作为下棋的点。  
   
          然而,对各种棋型应该取什么值呢?我们可以先作如下假设:  
          Fn   表示先手n个棋子的活棋型,如:F4表示先手活四  
          Fn'表示先手n个棋子的冲棋型,如:F4'表示先手冲四  
          Ln   表示后手n个棋子的活棋型,如:L3表示后手活三  
          Ln'表示后手n个棋子的冲棋型,如:L3'表示后手冲三  
          .  
          .  
          .  
          根据在一行中的棋型分析,得到如下关系:  
          L1'<=F1'<L2'<=F2'<=L1<F1<L2<F2<L3'<=F3'<L4'<F4'=F4  
          从这个关系包含了进攻和防守的关系(当然,这个关系是由我定的,你可以自己定义这些关系)。对这些  
  关系再进一步细化,如在一个可下棋的点,其四个方向上都有活三,也比不上一个冲四,所以我们可以又得到  
  4*F3<L4'这个关系,同样,我们还可以得到其它的关系,如:4*F2<L3、4*L3<F3...,这些的关系由于你的定法  
  和我的定法制可能不一样,这样计算机的AI也就不一样,最后我们把分值最小的L1'值定为1,则我们就得到了  
  下面各种棋型的分值,由C语言表示为:  
          F[2][5]={{0,2,5,50,16000},{0,10,30,750,16000}};  
          L[2][5]={{0,1,5,50,3750},{0,10,30,150,4000}};  
          F数组表示先手,第一个下标为0时表示冲型,第二个下标表示棋子数,则F2'对应F[0][2]  
          L数组表示后手,第一个下标为0时表示冲型,第二个下标表示棋子数,则L2对应F[1][2]  
          Ok,棋型的分值关系确定好了以后,我们把每一个可下点的四个方向的棋型值相加(包括先手和后手的分  
  值),最后选择一个最大值,并把这一点作为计算机要下的点就OK了:)。  
   
          后话:  
          1、得到最大值也许不止一个点,但在我的程序中只选择第一个最大点,当然你可以用于个随机数来决定  
  选择那一个最大值点,也可以对这些最大值点再作进一步的分析。  
          2、在这个算法中我只考虑了周围有棋子的点,而其它点我没有考虑。  
          3、可以再更进一步,用这个算法来预测以后的几步棋,再选择预测值最好的一步,这样电脑的AI就更高了  
          4、这个算法没有考虑黑棋的禁手(双3、双四和多于五子的连棋)。因为在平时我下的五子棋是没有这些  
                禁手的。   
 
大学期间与同班同学徐志强一起开发了五子棋大师2.0程序,到今年已有10个年头了,现共享出来以表纪念: 五子棋大师采用了专家系统的相关思想,内设棋谱库、推理机结合当前棋局就可以推理了,每次推理针对每个节点打分(评价),评价分为进攻和防守,每个节点评价完成后,选择一个最有利的一个点下棋。 五子棋大师对于进攻和防守采用了一套算法,因为五子棋的特点是如果某点对于我方比较有利,对于对方一般不利,反之亦然,所以只用编写进攻评价的算法,将黑色对调,再执行一次算法,可得到防守分值。 五子棋大师在棋谱库的生成方面采用了有趣的算法,对于一个棋谱,进行多次旋转后,可以得到多个棋谱,看起来是不同的,但是实际上对于计算机处理只能算是一种,这通过矩阵运算就可以实现,可减少棋谱的编制时间。 现在共享的源码是vc6.0的,但是可以在vs2008中打开编译。实际上第一个版本是dos版,用Turbo C编写的。大部分程序是在386的机器上完成的。现在看到的是第二个版本,基本都是在486机器上完成的,为了快速从Turbo C移植到vc6.0,未采用多少面向对象的思想(那时候理解也不深,嘿嘿)。 我大学是学机械设计与制造的的,搞程序当时纯属兴趣,现在看有很多值得改进之处,欢迎有兴趣者研究探讨。 绝对原创,其中部分图片来源于魔法门游戏的截图,修改该源代码请注明出处。 工作学习之余,可以放松一下。 我的联系方式 MSN: goldpine@hotmail.com QQ: 592990260 博客:http://cnblogs.com/goldpine
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