VC实现五子棋游戏的一个算法示例

本文讲述了VC实现五子棋游戏的一个算法示例,该算法采用极大极小剪枝博弈算法,感兴趣的读者可以对程序中不完善的部分进行修改与完善。

该设计主要包括:数据结构、估值函数、胜负判断、搜索算法

程序运行界面如下:

VC实现五子棋游戏的一个算法示例_第1张图片

具体实现步骤如下:

1、数据结构

//记录每步棋,可以建立链表用来进行悔棋、后退(本程序没有实现)
struct Step
{
 int x,y; //棋子坐标
 int ball; //表示下子方{BLACK,WHITE}
};
//记录棋盘情况,用于搜索过程
class CBoardSituation
{
 public:
 int nArrBoard[15][15]; //棋盘情况
 struct Step machineStep; //AI所下的那一步
 long value; //盘面所打的分数
};
//当前棋盘,用于棋盘显示
int nArrBoard[15][15];

2、估值函数

分析当前棋盘上黑白双方棋型:五连、活四、冲四、双活三、单活三、眠三、活二、眠二,然后根据五子棋规则给棋盘打分,
具体分值可以根据经验自己确定。本程序中:五连=9999(极值),活四=9990,冲四=9980,双活三=9970,多活三加2000,
单活三加200,每个眠三加10,每个活二加4,每个眠二加1。其中打分时还要根据当前下棋方情况进行打分。

3、胜负判断

这个比较简单,根据最后落子情况从水平、垂直、左斜、右斜四个方向检查是否存在五个连续棋子即可。

4、搜索算法

算法采用极大极小值博弈算法,它的主要思想为:预测后N步下棋情况,对预测的后N个棋盘进行打分。轮到自己下棋时选分值最大的,轮到对方下时选分值最小的。选出我们认为最优的作为下一步走法。本程序算法基本思想如下(算法语言表示):

void DFAI()
{
 long value=-MAXINT; //对初始根节点的value赋值
 CBoardSituation currentBoard;
 //获取当前机器新棋面情况
 for(int i=0;i<15;i++)
 for(int j=0;j<15;j++)
  currentBoard.nArrBoard[i][j]=nArrBoard[i][j];
 currentBoard.machineStep.ball=ComputerBall;
 currentBoard.machineStep.x=gnRow;
 currentBoard.machineStep.y=gnColumn;
 currentBoard.value=Eveluate(currentBoard.nArrBoard,BLACK);
 //选取几个最好的下法(贪婪法)-->CountList;
 GetSeveralGoodPlace(¤tBoard,WHITE);
 CountList.RemoveAll();
 POSITION pos=templist.GetHeadPosition();
 for(int j=0;j {
 CountList.AddTail(templist.GetNext(pos));
 }
 pos=CountList.GetHeadPosition();
 CBoardSituation *pBoard;
 //对这些盘面做进一步深度搜索
 for(i=0;i {
 pBoard= &(CountList.GetNext(pos));
 pBoard->value=Search(pBoard,BLACK,value,0);
 value=Select(value,pBoard->value,WHITE); //找出最大的分值
 }
 //回到链表头
 pos=CountList.GetHeadPosition();
 for(i=0;i {
 pBoard= &(CountList.GetNext(pos));
 if (value==pBoard->value) //找出得到最高分的盘面
 {
  value=pBoard->value;
  gnRow=pBoard->machineStep.x;
  gnColumn=pBoard->machineStep.y;
  bPlayerDo=TRUE; //当前下子方改为人
  break;
 }
 }
 //其他处理
}
其中Search()函数如下:
//算法搜索函数
long Search(CBoardSituation *board,int mode,long &oldvalue, int depth)
{
 CList m_DeepList;
 long value;
 if(depthnArrBoard,mode))<8000)
 {
 value=(mode==WHITE)?-MAXINT:MAXINT;
 //选择几个最好的搜索目标
 GetSeveralGoodPlace(board,mode);
 POSITION pos=templist.GetHeadPosition();
 for(int j=0;j {
  m_DeepList.AddTail(templist.GetNext(pos));
 }
 pos=m_DeepList.GetHeadPosition();
 CBoardSituation successorBoard;
 for(int i=0;i {
  successorBoard= m_DeepList.GetNext(pos);
  //是否进行继续深度搜索(剪枝):极大极小值法
  if((mode==WHITE && value<=oldvalue) || (mode==BLACK && value>=oldvalue))
  {
  if(mode==WHITE)
   value=Select(value,Search(&successorBoard,BLACK,value,depth+1),WHITE);
  else//mode==BLACK
   value=Select(value,Search(&successorBoard,WHITE,value,depth+1),BLACK);
  }
 }
 return value;
 }
 else//搜索结束条件
 {
 return Eveluate(board->nArrBoard,mode);//棋面打分
 }
 return 0;
} 

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