五子棋人机博弈

五子棋,人与人之间博弈,我们不用考虑太多,都是玩家自动思考。

但是如果我们要玩一个单机的五子棋,实现人机的对战,那么我就得“帮”电脑考虑下走哪步了。

实现的方法大概有三种:

最大权值法

决策树法

机器学习训练

这里我们主要针对第一种方法讨论下,大致思路如下:

我们绘制好一个棋盘后,假定大小为 15*15;

下棋之前,对于棋盘中的每个空位,我们每都替电脑人“掂一掂”下在哪里合算;(估权过程)

对每个空位按照规则都计算完权重,我们找出权重最大的位置,此位置就是npc落子位置

那么现在的问题就是,这个权重的计算规则是怎样的呢?

首先,我们思考一下人是怎么下子的。

当该位置四周为空时,这个位置落子可能就不是那么有意义;

我们最大可能地去实现将棋子相连,若该位置四周已出现一条连线,则连子数越多,该子越重要

就算一条线有很多子已经相连,如果该线的一端被堵住,那么该线的重要程度降低,我们称之为眠连,otherwise,两端都没堵住我们称之为活连。

现在我们来将棋子相连的情况进行下归类赋权

空子位置我们用 “0” 表示,白子用“2”表示,黑子用“1”表示;

我们主要分为以下几种情况:

定义

棋子相连情况

权值

活一连

010、020

40

活二连

0110、0220

400

活三连

01110、02220

3000

活四连

011110、022220

10000

眠一连

012、021

20

眠二连

0112、0221

200

眠三连

01112、02221

500

眠四连

011112、022221

3000

主要被分为了以上几类,当然可以考虑更多以使你的npc更加“智能”;

现在考虑算法

对于每个空位,我们从四个方向进行考察:

水平

竖直

左斜

右斜

我们以水平方向为例进行代码考察:

int go[row][column]; //记录每个点的落子情况

int weightarr[row][column]; //记录每个空位的权值

for piece in chessboard{

if(piece为空){

key1="0"; //记录空位左边连子情况

key2="0"; //记录空位右边连子情况

(i,j)为空位坐标

ux=i;uy=j; //(ux,uy)记录左边连子边界

dx=i;dy=j; //(dx,dy)记录右边边界

first1=0;

first2=0;

//first1 记录空位左边第一个子颜色,first2记录右边第一个颜色

//while的目的在于找到最多的颜色相同的连线

while(左边不越界){

int first=go[i-1][j].color;

first1=first;

if(first==0) break; //如果空位相邻也为空,退出

else { //如果不为空位

--ux;

if(颜色和first相同) {

key1+=go[ux][uy].color;

}

else {

key1+=go[ux][uy].color;

break;

}

}

}

while(右边不越界){

... //和上面同理

}

value1=左边连线权值;

value2=右边连线权值;

if(左右连线颜色相同) 权值翻倍;

weightarr[i][j]+=该方向权值;

//同理,依此计算 左斜,右斜,竖直情况;

}

}

要注意的是,因为对于每个大方向,比如说水平方向,我们以该空位做间断点分了水平左和水平右,当水平左和水平右的颜色相同时,权值注意要加强,因为比如说隔开的2个黑子和1个黑子填上空位可以变成4个黑子;

大家可以具体自己重新设置权值,添加更多情况。

我们将具体实现代码放在github中,供大家参考:

https://github.com/Gray-way/Gobang

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