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这学期选了人工智能原理,上课的时候完全没搞懂老师要讲什么,所以听课听得云里雾里的,幸好有几个小实验,可以帮助理解人工智能的精髓。
第一个实验就是基于带alpha-beta剪枝的MinMax搜索的五子棋AI设计。好久没有写过MFC界面了,所以在pudn上down了几个例程,测试了一下,选了两个比较规范的工程作为开发的基础。
第一天:Naive AI——一个称不上AI的AI
比对着选好的工程进行复制,在复制的过程中删去一些暂时用不到的功能,就搞出了如下界面。
有了棋盘,让我们开始下棋吧。可是这是我还对五子棋的规则一知半解,是个门外汉。只好采用投石问路的方法,先来个简单的吧,随机生成合法落子位置。
首先将棋盘定义为一个整形的二维数组points[16][16],0表示空,1表示黑子,2表示白子。为什么是16,只是觉得用1-15比用0-14直观一些,其实模仿程序是这么定义的。
那么,什么样的位置是合法的呢?就是棋盘上满足points[i][j] == 0的(i,j)。这样随机生成1-15之间的任意整数x = rand()%15 + 1; y =rand()%15 + 1;建议在两个语句中间加若干空循环,避免x和y一样,提高“随机性”,虽然这个随机性并不怎么样吧。
这样,一个称不上AI的AI诞生了,我们就叫他Naive吧。
观赏Naive下棋是一种享受,因为他的表现比我还差,我可以很轻易的在五步之内秒杀他。
在解决了有无问题后,应该着眼于提高AI的水平,使其成为真的AI。
如何提高,路在何方?且听下回分解。
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“AI”代码如下,
第二天:防守,堵堵堵
为了提高对五子棋游戏的感性认识,我又在网上找了几个写的很好的五子棋游戏,与电脑进行了若干次对弈。作为一个门外汉,防守总是最好的选择。那么在什么条件下防守,在什么位置防守,这些位置如何确定……在这一系列的问题的驱动下,我开始学习模拟对象的AI部分。
首先我选择了总是防守,所以在这一天,我的第一个问题解决了。那么在什么位置放手呢?
之前定义了棋盘用points[i][j]表示,那么最直观的想法是看看棋盘上的棋子,可是棋盘既有白子又有黑子,还有空位。怎么判断呢?好吧,从AI的角度出发,他现在要做的事情是:在当前棋盘状态选择一个合法位置——空位,然后在该位置出招。那么既然是在空位置出招,那么是不是评估棋盘上的空位置来指导出招就可以了?
作为门外汉我现在能够想到的就这么多了,好吧先不管3721,走起。
如何评估棋盘上的空位?
为了大家看起来方便,我先展示一个7*7的棋盘,示意一下。人先执黑,电脑后手执白,现在轮到电脑出招。棋盘如下
1234567
10000000
20000000
30021000
40001000
50000000
60000000
70000000
那么有子周围的空位置中,(2,4)向下看有一个2连,在(5,4)向上看有一个2连,在其他位置看到的都是1连。好了,从防守的角度出发,现在最危险的位置是(2,4)和(5,4)。通过这次观察,我们可以得到一种评估方法,那就是枚举棋盘上的每个空位,然后统计其8个方向上,相同颜色的棋子连成一线的棋子的个数。
为什么是8个方向?
因为空位填上子后,可能将以前的阴线(可能连成一线的线)变成阳线(已经连成一线的线)。因此,我们要在空位置上向八个方向都看看,看看这个位置能够连成多少条阳线,如果连成的阳线越多,阳线中棋子的数目越多,那么这个空位的威胁就越大。
定义int qiju[16][16][8][2]表示棋盘某个位置某个方向某种颜色的棋子连成一线的棋子的个数
定义int a1[16][16], a2[16][16]表示棋盘上某空位的评分。
如何评分呢?我们先考虑一线式的吧,就是横、竖、左斜、右斜这四种。定义int t1 = qiju[i][j][k][0]+qiju[i][j][k+4][0]表示,涵盖了空位在某一方向上一侧或两侧连成一线的棋子数目。
if t1 >= 4 a1[i][j] += 10000000;
if t1 == 3 a1[i][j] += 100000;
if t1 == 2 a1[i][j] += 1000;
if t1 == 1 a1[i][j] += 10;
同理可以计算a2。
好了在a1和a2中找到最大值的位置,如果人执黑,那么AI就用a1的最大值的位置作为落子的位置,如果AI执黑,那么AI就用a2的最大值的位置作为落子的位置。AI就可以成功的封堵住对自己威胁最大的位置,完成防守。
可是AI只会防守怎么行,好吧,那么我们只能重新考虑第一个问题将AI定义为攻守兼备,在什么条件下进攻呢,欲知后事如何,且听下回分解。
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AI的代码如下,