一种五子棋算法

学习算法分析设计时练手所写的,主要是自娱。算法采用极大极小剪枝博弈算法,人工智能还凑和,但BUG多多,有时间再改改。

设计主要包括:数据结构、估值函数、胜负判断、搜索算法

VC实现:http://goc.ac.cn/liuag/html/software_fivechess.html

一种五子棋算法_第1张图片

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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