效果界面展示

智能程度挺低的,改了好多bug。拿去比赛,然后被贪心打爆了,还是存在一些bug。

GUI界面解读(MainFrame.java)

                          整个GUI界面由JSplitPane分割成两个Japnel。

左边的Jpanel作为画板，使用的空布局，绘制任何形状都是用的相对坐标在上面绘制。其中主要有棋盘、棋子、坐标、棋子落子后显示的红色矩形框、棋子序号即五个黑点（例如天元）需要绘制，每次落子结束后重绘一次。重绘需要先重写Jpanel的paint方法，落子后使用Jpanel.repaint(）方法重绘,因为repaint()方法调用后可能画板不会立刻重绘，此时需要调用Jpanel.paintImmediately()立即重绘。棋盘绘制即画直线，然后拼接成棋盘,棋子是画圆，填充不同的颜色，红色矩形框是绘制矩形，坐标1-19，A-S是绘制字符串，同理棋子序号也是绘制字符串。
右边的Jpanel使用的空布局,加入了几个按钮，按钮上的字是绘制出来的，按钮位置根据给的坐标绘制。右边的两个计时器的设计网上有相关教程，本质上是创建一个线程，每隔几十毫秒更新时间字符串并重新绘制，一方落子结束之后该线程结束，创建一个新线程控制另一个计时器。六个按钮均需要加入按钮监听事件，当事件触发时执行相应的代码。实时显示落子情况的是一个文本框JTextArea，每次落子之后再文本框最后一行追加(append)字符串。

AI算法(ChessMap.java)

                             该程序主要用到了博弈树中的阿尔法贝塔搜索+评估函数。

人机算法:
       1.贪心
       2.博弈树：极大极小值算法、阿尔法贝塔剪枝、主要变例搜索（PVS）、MTD(f)算法等
       3.深度学习

推荐网站：
http://www.soongsky.com/othello/computer/index.php
https://www.xqbase.com/computer.htm

阿尔法贝塔搜索

阿尔法贝塔搜索是在极大极小值算法基础上进行一定程度的优化，搜索途中参考之前计算出的alpha和beta值，将一些不会出现的落子点剪掉，同时再搜索途中更新alpha和beta值，以达到减少搜索时间的目的。

对于两层极大极小值搜索，双方各落两子，若预备落子点为整个棋盘，那将有(19*19)^4即170亿个叶子节点，即使剪枝剪去95%，还剩下8.5亿叶子节点，再算上评估函数，以当前的CPU计算速度上来说，总花费时间也是极大的。若预备落子点有100个，那么两层博弈树将有一亿个叶子节点，三层有一万亿个，所以最多只能搜两层，其实比贪心好不了多少，更可能因为预选点较少而劣势落子。在极端情况下，阿尔法贝塔剪枝其实并没有剪掉很多，甚至可能花费时间降到与极大极小值算法一样的地步。

根据阿尔法贝塔搜索的特点和搜索先后顺序对剪枝的影响，如果在人机搜索途中模拟落子时先搜到最优或者尽量优的落子点，那么其后将进行很多次剪枝，大大减少了搜索耗时。那么哪些合法的落子点应该作为预备落子点，哪些预备落子点应该排在前面，最先搜呢？观察落子规律可知，除第一个落子以外，双方基本上都是在有棋子的周围落子，且落子位置周围八格尽量有棋子。当一方准备落子时，通常有三种选择，一是堵对方的字，二是连我方的子，三是堵+连同时存在。可以将棋盘中所有的合法落子位置设置权值，当某方实际落子为（x,y)时，该坐标一定范围内，越靠近(x,y)，所赋权值越大，权值可以叠加，不应重置。将所有的合法落子点存在数组里面，按照权值和从大到小排序，取其前100个坐标，对其进行搜索。当然，这可能出现对方连四时，应该堵连四的落子点权值太小，不在前一百名，然后被删了…解决方法：对于（x,y)周围权值的更新后的基础上暂时再加上一定大小的权值，使之排名尽量靠前，减少被删掉的可能性，注意是暂时，暂时指的是搜索期间

nbsp; 评估函数的设计对搜索的花费时间和落子的优劣影响很大。常见的评估函数是搜到叶子节点时对整个棋盘评估，估值越大，对人机越有利，估值越小，对人机越不利。评估函数设计的不准确可能会对落子产生重大的影响，有些程序中的评估函数是基于点的评估，此时会造成评估重叠问题，导致评估过大或者过小，同时对于棋型（例如连五或者连四)的匹配也很消耗时间。棋盘由点组成，点的评估组成棋盘的总评估，除此之外，应该还有一种评估。棋盘由点组成，但点又组成线，线组成棋盘。对于19*19的棋盘，存在着19行、19列，37条45°对角线、37条135°对角线，两个37条对角线中又各自有十条无效对角线(该对角线上最多能下的点不足六个），实际上有效线段应该只有19+19+27+27=92条线段,将这每一条线段，其上empty、black、white分别用0、1、2表示，则可以当成字符串表示，只需要对这92条线段上的字符串进行评估，总和既是整个棋盘的评估。对于字符串的评估无非就是棋型字符串的匹配。

评估函数

评估函数在搜索中的优化。动态规划实际上可以应用于评估函数，能避免大量重复线段的估值，当然你也可以当作迷宫问题用dfs解决时用的回溯思想。当对方落子结束之后，我们对整个棋盘进行评估，记为E，如果此时我们对(x1,y1)、(x2,y2)两点落子，那么（x1,y1)影响了它所在的行列对角线四条线段的估值，而剩下的88条线段估值是不变的，当（x1,y1)落子之后，此时的棋盘估值=E-E中坐标（x1,y1)未落子时所在的所行列对角线四条线段的旧估值+（x1,y1)落子后它所在的行列对角线四条线段的新估值。我们将旧的估值记录下来，方便回溯到E，同理（x2,y2）落子后依旧可以如此修改回溯。当两层博弈树搜到叶子节点时，不再必须评估整个棋盘，对局部估值的修改也能评估整个棋盘。

评估函数中字符串匹配的优化。对于一个待匹配的线段字符串，两端可能存在大量的empty即0，可以删掉一部分，只保留有black或者white的子串及其两端一定范围内的empty字符。字符串匹配时，应优先匹配连四或者连五这种棋型，防止因为匹配连三这种棋形结果把连四分割了。首先对整个字符串匹配一次，匹配到之后将匹配到的子串作为边界，二分继续匹配边界左边和右边，左边和右边没有匹配到的区域应该继续匹配，物尽其用，用二分就行。左边匹配的棋型优先度应该比边界匹配到的棋型低，不然就不会匹配到它右边的边界了，边界右边的字符串匹配的棋形优先度应该从最高开始，两端字符串都是二分匹配，尽量使该线段评估值最大。为什么时尽量？实际上这种匹配不一定最优，要达到最优是组合问题，更复杂，效率也不一定高。

后续可以进行哪些优化？

1.棋型库的完善

2.设置开局库

3.将阿尔法贝塔搜索继续优化，例如前面提到的主要变例搜索即MTD(f)算法

4.评估函数继续优化

5.加入贪心算法，将贪心与博弈树相结合。在博弈树搜索之前，可以先用贪心算法，若对方连五，两边需要两子直接堵，若对方连四，有122221、1022221、1222201三种堵法，具体用哪种需要考虑实际情况，好的落子可能同时堵了隔壁的连三或者眠三之类的棋型。若对方眠四或者眠五，则我方必有一子堵对方，可以优先搜索该坐标的搭配落子走法，可能剪枝效率加快。若我方连四或者连五，直接落子六连即可，不需要博弈树搜索。当这三种情况都不存在时，可以将贪心所求的的几种贪心认为最好的走法优先进行博弈树搜索，此时剪枝的效率也可能加快。

6.博弈树搜索时阿尔法贝塔剪枝一直没剪到怎么办？即花费时间降到极大极小值算法的地步，导致某一方落子之后AI迟迟不落子，看似陷入卡死的境地。解决方案：在搜索开始前先用贪心搜一遍，获取一些贪心自认为优秀的落子，然后获取系统当前时间T1，开始博弈树搜索，当博弈树搜索期间某一次获取的系统当前时间T2-T1>给定定值M的时候，终止搜索。此时可以参考贪心的结果落子,也可以参考博弈树中当前已经搜过的走法中最好的走法，虽然可能走法不够优秀，但是实际上两层博弈树也比贪心好不到哪去，甚至优秀的贪心算法可能比两层博弈树表现的更好。

总结

由于六子棋落子数除第一颗一子一外，之后双方一轮各落两子，无论博弈树如何优化，都不可能去搜三层甚至更多层，即使加上贪心，偶尔还是会下很智障的棋，导致劣势增大，甚至可能直接因此输掉。如果是五子棋，博弈树可能表现的更好，但是局限于六子棋时，无论是博弈树还是贪心，其AI落子可能并不智能，甚至智障。或者说局限于当前CPU的运算速度，这两种算法的棋力上限并不算高。如果想提高AI棋力，可能就需要将深度学习应用于六子棋了，当然也可能存在其他优秀的算法。

源代码地址:GitHub

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