先说说我自己

1.自我介绍
        大家好!我是一名IT菜鸟初学者,你可以叫我小虎。此前一直关注优快云中各位大神写的精彩文章却迟迟没有写一篇自己的文章,总是感觉无从下手。最近在我鹏哥的鼓励下,我想了想既然写不出专业性强的文章那就从自我介绍和我的职业规划开始写吧!下面就让我开始无情的装逼吧!哈哈哈哈...
       选择计算机就是个运气对我狗屎一样的安排。为什么这么说呢?我个人从小到大都对文科性的东西感兴趣,什么人文、历史、政治、经济学、地理、管理、在坏坏的加一点人脉演讲口才就最好了。可是,只填报了一个计算机类专业就被录取了。哈哈哈...不过还好吧!现实就是现实,既然无法改变。就让无情的享受吧!我喜欢读书,什么书都读,只要我乐意。所以偶尔也会装逼文艺范。其次,喜欢疲惫中带着大自然美景的旅行和消耗体力锻炼意志的运动。所以今后如果有相似爱好的可以关注我哦,一起相互学习如何做一个有思想的程序猿。没有相似爱好的也可以关注,就让你学学本大神如何装逼!哈哈哈...
2.编程目标
       个人觉得C/C++极其重要,为什么呢?其实我也不知道,但直觉告诉我,我必须这样做。所以早期我会给大家多分享一些关于C++的学习经验和总结。不过作为一个IT工作者,我觉得终身学习才不会被淘汰,多方面了解认知才会帮助我们在以后的职业生涯中更加游刃有余。所以我也会花相当一部分时间学习Web前端开发,这样既可以装逼,又可以丰富自己的行业知识。不过,Web的学习得到了后期才可以,目前心思全在C++上,我可不想对后丢了西瓜捡了芝麻。
3.如何学习编程

        一个字“练”,俩个字“多练”,三个字“好好练”。作为一个菜鸟,脚踏实地才是更本,早期我就练练练,练习自己能想到的一切从简单到复杂的代码。根基打好之后,就是多参加项目实训。其次我希望能经常给大家暴露我的编程错误,和大家讨论。千万不要不好意思批评我,我这人脸厚。

4.每周编程时间
       我个人觉得会达到14小时。因为我会每天安排2小时学习英语,别问为什么?就是喜欢英语,就是任性。还得2小时阅读淘金,书中自有黄金屋,读书使我变得睿智,聪明,冷静,思想更成熟,每天不读书我浑身难受。哈哈哈...还得花一俩个小时玩手机了,否则怎么知道窗外的风声雨声行业行情的发展呢。
5.我想去的IT公司
        目前想去创新工厂,崇拜李老板不是一天俩天,只要他不嫌弃,打杂当小弟都愿意。喜欢创新工厂充分的学习氛围,喜欢和富有创新激情吃苦耐劳的人一起工作,喜欢更多的了解到前辈和大神如何嗅出商机和行业行情分析。总之,喜欢到可以充分学习的地方工作。毕竟年轻,学习和面对挑战有的是青春的资本。
<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,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,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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