人机博弈-吃跳棋游戏（三）代移动

最新推荐文章于 2025-09-07 20:32:33 发布

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#java #数据结构与算法

本文介绍了一种基于围棋规则的走法生成器设计方法，包括如何检测己方是否有气的棋串，并根据不同的局面生成相应的走法。还讨论了通过设定走法分数来优化搜索算法，提高剪枝效率。

我们能够根据国际象棋的规则吃，创建移动生成器。基本逻辑是，假定一个拉伸己方蠕虫的存在，这是可能没有其他的致密气。这是不是对其他部分可以落子。在其他情况下。必须坚持

另一片落子，考虑到特殊情况，当自己可以提其他片，自己可以下到那里没有气。和一般吃跳棋。胜，无法形成劫争。所以走法生成器就相对非

常简单。

对于怎样确定己方是不是存在一气的棋串，能够利用上一节介绍的算气算法。

int CMoveGenerator::CreatePossibleMove(BYTE position[GRID_NUM][GRID_NUM], int nPly, int nSide)
{
    m_nMoveCount = 0;
    
    BYTE antiSide = (nSide + 1) % 2;
    cleanGlobal();
    setGo(position);

    
    
    //检測己方是否有一气的棋窜，有则输出对应走法。
    
    for (int i = 0; i < GRID_NUM; i++)
    for (int j = 0; j < GRID_NUM; j++){
        
        if(go[i][j]==nSide&&g_gozi[i][j]==0){
           str_lib(i,j,go[i][j]);
         
           if (goqi==1)
                {
                
                for (int k = 0; k < GRID_NUM; k++)
                for (int w = 0; w < GRID_NUM; w++){

                if (gokong[k][w] == 1){
                AddMove(k, w, nPly);

                }


                }

                
                }
        
        }
       
    }
    64     
    //正常情况下，寻找敌方棋子周边的空位，紧其气

            for (int i = 0; i < GRID_NUM; i++)
            for (int j = 0; j < GRID_NUM; j++)
            {
            

            if (go[i][j] == antiSide)
            {
                
                if (i > 0 && go[i - 1][j] == NOSTONE){
                    
                    AddMove(i - 1, j, nPly);
                    
                    
                }
                    
                if (i < GRID_NUM - 1 && go[i + 1][j] == NOSTONE){
                  
                    AddMove(i + 1, j, nPly);
                    
                }
                    
                if (j>0 && go[i][j - 1] == NOSTONE){
                  
                    AddMove(i, j - 1, nPly);
                    
                    
                }
                    
                if (j < GRID_NUM - 1 && go[i][j + 1] == NOSTONE){
                  
                    AddMove(i, j + 1, nPly);
                   
                }
                    
                
            }
            
            

        }


    
    return m_nMoveCount;
}

可以优化此算法，以后方便兴许的搜索引擎进行剪枝。

给走法设定一个分数。可以提子则此步设为30+提子数。可以打吃则为20+打吃棋子数。可以长气，则为10+长气的棋子数。其它临时设计为0。可以用一个额定长度的优先队列，保留几个分数最佳的走法。

或是必要时进行排序。

搜索时优先优先搜索得分较高的走法，这样大幅度提高搜索算法剪枝的效率。

这段是走法启示的代码

伪码例如以下：

for(int i=0;i<Grid_Num;i++)
for(int j=0;j<Grid_Num;j++)
{
    cleanupGlobal();
    if(go[i][j]==NOSTONE)
    {
    bool isVilid=false;
    if(i>0&&go[i-1][j]==antiSide)
    {

       go[i][j]=nSide;

       if(g_gozi[i-1][j]==0)
       {
          isVilid=true;
          str_lib(i-1,j,antiSide);
          switch(goqi){case 0:case 1:....}

       }

    }
     if(i<Grid_Num-1&&go[i+1][j]==antiSide)
     {


       go[i][j]=nSide;


       if(g_gozi[i-1][j]==0)
       {
          isValid=true;
          str_lib(i-1,j,antiSide);
          switch(goqi){case 0:case 1:....}
       }


    }...
         if(isValid)
         {
          sumScore(i,j,nSide);
          addMove(i,j,nSide);
          }
44 


    }
}
std::sort();

这种算法是采取启发式，研究命名为静态的启示。而不是历史的启示，历史启示不需要象棋知识是动态的启示，启示举措与国际象棋有关的知识。