内容:走法产生

中国象棋基础搜索AI,

   极大值,极小值剪枝搜索,

   静态估值函数

理论基础:

   (一)人机博弈走法产生:

    先遍历某一方的所有棋子,再遍历整个棋盘,得到每个棋子的所有走棋情况(效率不高,可以改进)

 void SingleGame::getAllPossibleMove(QVector<Step *> &steps)
{
int min, max;
if(this->_bRedTurn)
{
min = , max = ;
}
else
{
min = , max = ;
} for(int i=min;i<max; i++)
{
if(this->_s[i]._dead) continue;
for(int row = ; row<=; ++row)
{
for(int col=; col<=; ++col)
{
int killid = this->getStoneId(row, col);
if(sameColor(i, killid)) continue; if(canMove(i, killid, row, col))
{
saveStep(i, killid, row, col, steps);
}
}
}
}
}

   (二)棋局博弈树理论:

    名词:对抗性搜索(Adversarial Search):敌对双方交替动作的搜索

    博弈树:树的根部是棋局的初始局面,根的若干子节点是有甲的每一种可能走法生成的局面,

        这些节点的子节点则是由乙的每一种可能走法生成的局面,如此交替直到棋局结束。

    

博弈树形象表示

    

   基于博弈树的游戏:

     计甲胜为WIN,乙胜为LOST,和局为DRAW;

     轮到甲走时,甲选择通向WIN或DRAW的节点;换言之,turn 甲,选择所有子节点中最好的(对甲);

     轮到乙走时,乙选择通向LOST或DRAW的节点;turn 乙,选择所有子节点中最差的(对甲);

  (三)极大极小值算法

    在上述博弈树基础上,令甲胜的局面值为1,乙胜的局面值为-1,和局的局面值为0;

    轮到甲走时,选择子节点值最大的走法,轮到乙走时,选择子节点值最小的走法;

    中间节点的值的确定:该局面轮到甲走,选择其子节点中的最大值,

              该局面轮到乙走,选择其子节点中的最小值。

    问题:实际的棋局不能简单的以1,-1,0三种状态表示,

       需要加入评估棋局局面分数的估值函数,配合博弈树的搜索来确定局面分数。

    实际解决方案:

       估值函数:暂时以静态估值的方式形成估值函数(评估较为粗糙),

            将棋局中的每个棋子按照重要程度赋一个值,

            估值函数通过计算一方现存棋子的总分数来确定局面优劣情况。

       代码示例:

 int SingleGame::score()
{
enum TYPE{CHE, MA, PAO, BING, JIANG, SHI, XIANG};
int s[] = {, , , , , , , , , , , , , , , };
//int s[] = {1000,450,501,200,15000,200,200};
/*当头卒比重大*/
int scoreBlack = ;
int scoreRed = ;
/*计算红方分数*/
for(int i=; i<; ++i)
{
if(_s[i]._dead) continue;
//scoreRed += s[_s[i]._type];
scoreRed += s[i];
}
/*计算黑方分数*/
for(int i=; i<; ++i)
{
if(_s[i]._dead) continue;
//scoreBlack += s[_s[i]._type];
scoreBlack += s[i-];
}
return scoreBlack - scoreRed;
}

      极大值极小值搜索方案:

       深度优先搜索,优点是不必在内存中生成整个博弈树,可以将搜索过的部分从内存中去除,

       采用递归形式,依次在min(int level,int curMin),max(int level,int curMax)之间递归调用,

       剪枝以去除不必要的步数,在求极大值时,若下一步的值小于当前极大值,直接删除这一步,不予考虑,

                   在求极小值时,若下一步的值大于当前极小值,直接删除这一步,不予考虑。

       在所有子节点中选出值最大的走法,就是电脑的最佳走法。

       代码示例:

 int SingleGame::getMinScore(int level, int curMin)
{
if(level == )
return score(); QVector<Step*> steps;
getAllPossibleMove(steps);
int minInAllMaxScore = ; while(steps.count())
{
Step* step = steps.last();
steps.removeLast(); fakeMove(step);
int maxScore = getMaxScore(level-, minInAllMaxScore);
unfakeMove(step);
delete step; if(maxScore <= curMin)
{
while(steps.count())
{
Step* step = steps.last();
steps.removeLast();
delete step;
}
return maxScore;
} if(maxScore < minInAllMaxScore)
{
minInAllMaxScore = maxScore;
}
}
return minInAllMaxScore;
}
int SingleGame::getMaxScore(int level, int curMax)
{
if(level == )
return score(); QVector<Step*> steps;
getAllPossibleMove(steps);
int maxInAllMinScore = -; while(steps.count())
{
Step* step = steps.last();
steps.removeLast(); fakeMove(step);
int minScore = getMinScore(level-, maxInAllMinScore);
unfakeMove(step);
delete step; if(minScore >= curMax)
{
while(steps.count())
{
Step* step = steps.last();
steps.removeLast();
delete step;
}
return minScore;
}
if(minScore > maxInAllMinScore)
{
maxInAllMinScore = minScore;
} }
return maxInAllMinScore;
}

            代码示例:

 Step* SingleGame::getBestMove()
{
Step* ret = NULL;
QVector<Step*> steps;
getAllPossibleMove(steps);
int maxInAllMinScore = -; while(steps.count())
{
Step* step = steps.last();
steps.removeLast(); fakeMove(step);
int minScore = getMinScore(this->_level-, maxInAllMinScore);
unfakeMove(step); if(minScore > maxInAllMinScore)
{
if(ret) delete ret; ret = step;
maxInAllMinScore = minScore;
}
else
{
delete step;
}
}
return ret;
}

    一个简单的象棋AI,还有诸多优化之处,目前搜索深度最大为4,与初级玩家对弈输多胜少。

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