计算机博弈点格棋规则,点格棋计算机博弈平台通信接口.pdf

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文章标签： 计算机博弈点格棋规则
针对传统计算机博弈方式的不足，构建了点格棋计算机博弈平台。该平台通过网络环境下的通信接口模块完成信息传送，实现了博弈平台与程序客户端间的信息交互，支持自动博弈。实验证明，此通信接口设计安全可靠。

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

计 算 机 与 现 代 化

2016年第 3期 JISUANJIYUXIANDAIHUA 总第247期

文章编号 ：1006-4275(2016)03-0096-04

点格棋计算机博弈平台通信接 口

张利群 ，曹 杨 ，李 厦

(1．辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院，辽宁 抚顺 113001；2．抚顺市图书馆技术部 ，辽宁 抚顺 113006)

摘要：针对传统计算机博弈方式存在的不足 ，构建点格棋计算机博弈平台。将点格棋计算机博弈平台和博弈程序客户端

置于网络环境 中，通过博弈平台中的通信接 口模块完成各种信息的传送，实现博弈平台与博弈程序之间的信息交互，进

而达到对博弈双方的控制，实现 自动博弈。实验结果表明这种通信接 口的设计安全可靠，通信性能好。

关键词 ：博弈；平台；协议；接口

中图分类号：TP393 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1006-2475．2016．03．019

Communication InterfaceofDotsandBoxesBattlePlatform inComputerGame

ZHANG Li．qun ，CAO Yang ，LISha

(1．SchoolofComputerandCommunicationEngineering，LiaoningShihuaUniversity，Fushun113001，China；

2．TechnologyDepartment，FushunCityLibrary，Fushun113006，China)

Abstract：Inviewofthedeficienciesoftraditionalcomputergames，adotsandboxesbattleplatform incomputergamewasbuilt．

Thedotsandboxesbattleplatfomr incomputergameandtheclientsofcomputergameprogram areplacedinnetworkenviron—

ment．Th etransmissionofallkindsof informationisthroughthecommunicationinterfacemoduleofthebattleplatform incomput—

ergametoachievetheinfomr ationinteractionbetweenthebattleplatfomr andgameprograms，therebycontrollingbothsidesofthe

gameprorgamsandrealizingtheautomaticgame．Testresultsshowthatthedesignofthiscommunicationinterfaceissafe，reliable

andhavingagoodcommunicationperfomr ance．

Keywords：game；plaftorm ；protocol；interface

3)软件重复开发。

0 引 言

如何克服这些弊端，道路只有一条，就是使用计

近年来 ，全国大学生计算机博弈大赛及全国计算 算机网络博弈平台。

机博弈锦标赛开展得越来越好，参赛的院校、社会团

体和个人越来越多，竞赛队伍的数量也逐年上升，竞 1 点格棋简介

赛棋种也在逐年增加。特别是2015年全国大学生计 点格棋又称为点点连格棋，是国际计算机奥林匹克

算机博弈大赛和第九届全国计算机博弈锦标赛被列 竞赛棋种，也是全国大学生计算机博弈大赛竞赛棋种。

入第三届全国智力运动会 ，共有点格棋等 l7种比

阿扣全
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自己做的小东西，比较低级的AI，实现了计算机与计算机的博弈，适合第一做点格棋的人看。
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以下是一个使用 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 算法的 Python 代码示例，用于在点格棋游戏中进行自动游戏。 ```python import random class Node: def __init__(self, state, parent=None): self.state = state self.parent = parent self.children = [] self.visits = 0 self.score = 0 def add_child(self, child_state): child = Node(child_state, parent=self) self.children.append(child) return child def update(self, score): self.visits += 1 self.score += score def fully_expanded(self): return len(self.children) == len(self.state.get_legal_moves()) def best_child(self, c_param=1.4): choices_weights = [(c.score / c.visits) + c_param * math.sqrt((2 * math.log(self.visits) / c.visits)) for c in self.children] return self.children[choices_weights.index(max(choices_weights))] def __repr__(self): return f"<Node: {self.state}>" class DotsAndBoxes: def __init__(self, size=3, players=("X", "O")): self.size = size self.board = [[None for _ in range(size+1)] for _ in range(size+1)] self.players = players self.current_player = players[0] def get_legal_moves(self): moves = [] for i in range(self.size+1): for j in range(self.size+1): if self.board[i][j] is None: moves.append((i, j)) return moves def get_winner(self): x_count = 0 o_count = 0 for i in range(self.size): for j in range(self.size): if self.board[i][j] == self.players[0]: x_count += 1 elif self.board[i][j] == self.players[1]: o_count += 1 if x_count == o_count: return None elif x_count > o_count: return self.players[0] else: return self.players[1] def is_game_over(self): for i in range(self.size+1): for j in range(self.size+1): if self.board[i][j] is None: return False return True def is_valid_move(self, move): if self.board[move[0]][move[1]] is not None: return False if move[0] == 0 or move[0] == self.size or move[1] == 0 or move[1] == self.size: return True sides = [(-1, 0), (0, -1), (1, 0), (0, 1)] for s in sides: if self.board[move[0]+s[0]][move[1]+s[1]] is None: return False return True def apply_move(self, move): self.board[move[0]][move[1]] = self.current_player if self.is_box(move): self.board[move[0]][move[1]] = self.current_player if self.current_player == self.players[0]: self.current_player = self.players[1] else: self.current_player = self.players[0] def is_box(self, move): sides = [(-1, 0), (0, -1), (1, 0), (0, 1)] for s in sides: if self.board[move[0]+s[0]][move[1]+s[1]] is None: return False return True def get_score(self): score = 0 for i in range(self.size): for j in range(self.size): if self.is_box((i, j)): if self.board[i][j] == self.players[0]: score += 1 elif self.board[i][j] == self.players[1]: score -= 1 return score def __repr__(self): rows = [] for i in range(self.size+1): row = [] for j in range(self.size+1): if self.board[i][j] is None: row.append(".") else: row.append(self.board[i][j]) rows.append(" ".join(row)) return "\n".join(rows) class DotsAndBoxesAI: def __init__(self, game, player, sims_per_turn=100): self.game = game self.player = player self.sims_per_turn = sims_per_turn def get_move(self): root = Node(self.game) for _ in range(self.sims_per_turn): node = root state = self.game while node.fully_expanded() and not node.state.is_game_over(): node = node.best_child() state.apply_move(random.choice(node.state.get_legal_moves())) if not node.fully_expanded() and not node.state.is_game_over(): legal_moves = node.state.get_legal_moves() move = random.choice([m for m in legal_moves if m not in [c.state for c in node.children]]) state.apply_move(move) node = node.add_child(state) while not state.is_game_over(): state.apply_move(random.choice(state.get_legal_moves())) while node is not None: node.update(state.get_score()) node = node.parent best_move = None best_score = float("-inf") for child in root.children: if child.visits > best_score: best_move = child.state.last_move best_score = child.score return best_move def __repr__(self): return f"<DotsAndBoxesAI: {self.player}>" ``` 这个代码实现了一个基于 MCTS 算法的自动点棋游戏玩家。玩家可以设置每个回合进行模拟的次数，以平衡计算时间和人类玩家的回合间隔。
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