说说现在的我

这是我的csdn的第一篇博客

说来惭愧,很早之前就想写博客了,但是一直都是光说不练,这次痛定思痛,开始我的csdn博客之旅。

写博客的目的核心有两个:

一、分享自己的生活

二、好记性不如烂笔头

下面聊聊我从找到工作到现在为止的一些经历和感悟:

20160901~20160930:

秋招的季节来临,湖南的夏天格外的炎热,空气都弥漫着躁动,我们班十三个同学决定一起去中南和湖大去参加校招,我们一起租了一个小庭院的几间房子,那是长沙这个湖南省会城市中一个距离中南大学和湖南大学差不多距离的较偏僻的农家小院,虽然周围有很多高楼大厦,但是就房屋年限和布景来说,算是一个休闲的小院。我们还是很幸运的,租到了一个很安静的地方,这样有利于我们能够安下心来准备各个校招公司的笔试和面试,现在说来,那段时光是人生中最难忘的日子,大家一起组团参加笔试、一起组团吃饭、一起焦急地等待面试结果、一起讨论笔试题和面试感受、经过一个月的艰苦奋斗,大家最终都收获了满意的offer,我自己算一行人中比较幸运的,待了两个礼拜,拿到了几个offer,并且其中有自己感到满意的公司。

20161001~20161220:

我是在9月就收获了满意的offer,当时和公司约定的是回学校完成大学生涯最后一次学科考试,说来也巧,我们学校在大四上学期竟然给我们开了十几门课程,有的还需要做课程设计,不过还是很感谢学校给我们安排的课程,这些实践课和理论课给了我们很多收获,使得自己的专业得到了拓展。收到offer后,我就和公司约定在12月21日去参加实习,在这之间我就在学校完成十几门新课程的学习以及享受大学生涯的最后上课的机会。

20161221~20170430:

实习中,实习中有很多的收获,最大的感受就是自己懂得的太少了,校园内学到的和企业用到的还是有区别的,幸运的是自己遇到了好的导师,也感谢他们一步一步引领我进入合格的程序员门。

20170501~至今:

实习期过了,然后就签了正式的合同,继续做着开发工作,工作中遇到了很多有意思的人和有意思的事情,工作中积累的经验我都是写在了网易云笔记中,所以一直以来都没有写成博客,今天反复思考,决定从今天开始在博客分享自己的工作经验和接触到的it知识。

对于未来的展望:

好好生活,天天向上

好好工作,天天向上

不忘初心,坚持不懈



<think>好的,我现在需要帮助用户增强五子棋AI的落子策略,使用蒙特卡罗树搜索(MCTS)在C#中实现。用户之前可能已经了解过Minimax算法,但现在想转向MCTS,因为模拟几千次可能更有效。首先,我得确认MCTS的基本原理和步骤,确保自己理解正确。 MCTS分为选择、扩展、模拟和回溯四个步骤。用户提到要模拟数千次,所以需要高效地实现这些步骤,尤其是在C#中处理树结构和大量模拟。可能需要考虑数据结构的选择,比如节点如何存储子节点、访问次数和胜率等。 接下来,我需要考虑如何在五子棋中应用MCTS。每个节点代表一个游戏状态,扩展时需要生成所有可能的合法移动,这可能在高分支因数下变得复杂。可能需要优化,比如限制每次扩展的子节点数量,或者优先考虑某些位置。 然后,关于C#的具体实现,节点类需要包含父节点、子节点列表、访问次数和胜利分数。选择阶段需要UCB1公式来平衡探索和利用,这涉及到数学计算,确保公式正确。扩展阶段要生成新节点,模拟阶段进行随机推演直到游戏结束,回溯阶段更新节点的统计信息。 还需要处理时间或模拟次数的限制,比如循环直到达到指定的模拟次数。根节点对应当前棋盘状态,每次迭代后选择最佳移动。可能需要多线程来加速模拟,但用户可能暂时不需要,先实现基础版本。 此外,棋盘状态表示和合法移动生成是关键。五子棋的棋盘可以用二维数组,每个节点保存当前棋盘状态。生成子节点时要复制棋盘状态并应用落子,这可能涉及深拷贝的问题,需要注意性能。 用户可能需要示例代码结构,所以需要提供类的大纲,比如MCTS类、Node类和棋盘状态类。同时,指出可能的优化点,比如启发式策略、记忆化或并行计算,但先完成基本功能。 最后,验证实现的正确性,确保模拟正确回溯,统计信息更新正确,并且AI确实选择更优的位置。可能需要测试和调试,处理边界情况,比如棋盘已满或胜利条件判断。</think>在C#中实现蒙特卡罗树搜索(MCTS)优化五子棋AI可分为以下步骤: ### 一、MCTS核心结构 ```csharp public class MCTSNode { public BoardState State { get; set; } // 当前棋盘状态 public MCTSNode Parent { get; set; } public List<MCTSNode> Children { get; } = new(); public int VisitCount { get; set; } public double WinScore { get; set; } // 胜利分值 public PlayerType Player { get; set; } // 当前待下棋方 } ``` ### 二、算法实现步骤 1. **选择阶段** ```csharp MCTSNode SelectPromisingNode(MCTSNode root) { while (root.Children.Count > 0) { root = root.Children .OrderByDescending(n => n.WinScore / n.VisitCount + 1.414 * Math.Sqrt(Math.Log(root.VisitCount) / n.VisitCount)) .First(); } return root; } ``` 使用UCB1公式平衡探索与利用:$$UCB1 = \frac{W_i}{N_i} + C \sqrt{\frac{\ln N_p}{N_i}}$$[^1] 2. **扩展阶段** ```csharp void ExpandNode(MCTSNode node) { var moves = node.State.GetLegalMoves(); foreach (var move in moves) { var newNode = new MCTSNode { State = node.State.Clone().ApplyMove(move), Parent = node, Player = node.Player.Opposite() }; node.Children.Add(newNode); } } ``` 3. **模拟阶段** ```csharp PlayerType SimulateRandomPlayout(BoardState state) { while (!state.IsTerminal()) { var move = GetRandomMove(state); state = state.ApplyMove(move); } return state.GetWinner(); } ``` 4. **回溯阶段** ```csharp void Backpropagate(MCTSNode node, PlayerType winner) { while (node != null) { node.VisitCount++; if (node.Player != winner) node.WinScore += 1; // 对手胜利时当前节点得分为负 node = node.Parent; } } ``` ### 三、主循环实现 ```csharp public Position FindBestMove(BoardState initialState, int simulations) { var root = new MCTSNode { State = initialState }; for (int i = 0; i < simulations; i++) { var node = SelectPromisingNode(root); if (!node.State.IsTerminal()) { ExpandNode(node); node = node.Children.First(); } var winner = SimulateRandomPlayout(node.State.Clone()); Backpropagate(node, winner); } return root.Children .OrderByDescending(n => n.WinScore / n.VisitCount) .First().State.LastMove; } ``` ### 四、关键优化点 1. **启发式模拟策略** ```csharp // 在模拟阶段优先选择靠近现有棋子的位置 Position GetWeightedRandomMove(BoardState state) { var candidates = state.GetLegalMoves() .OrderByDescending(p => CalculatePotential(p, state)); return candidates.First(); } ``` 2. **记忆化缓存** ```csharp // 使用字典缓存已计算过的棋盘状态评分 private static readonly Dictionary<string, double> _cache = new(); double GetCachedScore(BoardState state) { var key = state.GetHashCode().ToString(); return _cache.TryGetValue(key, out var value) ? value : CalculateScore(state); } ``` 3. **并行计算优化** ```csharp Parallel.For(0, simulations, i => { // 并行执行多个模拟过程 }); ``` ### 五、棋盘状态实现建议 ```csharp public class BoardState { private const int Size = 15; private readonly PlayerType[,] _grid = new PlayerType[Size, Size]; public IEnumerable<Position> GetLegalMoves() { // 返回所有空位且周围3格内有棋子的位置 } public bool IsTerminal() { // 检查五连珠或棋盘填满 } } ```
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