gvgai框架搭建

gvgai官网：http://www.gvgai.net/
框架下载：http://www.gvgai.net/software.php
该框架的运行需要安装JDK和Intellij idea（我用的是这个）。

controller编写

以框架中的pacoman为例：
pacoman是一个双人游戏，游戏中，需要有两个agent控制两个吃豆人，要在躲避四个幽灵的前提下尽可能多的吃到金币，同时吃豆人也可以获得一些奖励的道具，获得分数的同时能够得到特殊的增益效果。

这个游戏的程序入口位于src\tracks\multiplayer\testMultiplayer.java。在这里你可以选择用于双人游戏的控制器。如果你自己想玩可以将其中的一个控制器改为humanController。

编写控制器需要注意：
每一个控制器都是由一个继承自core\player\AbstractMultiPlayer.java的java类类构成（由此应该容易推知其它的控制器类从哪里继承），且这个类必须命名为Agent.java且必须实现两个方法：

public Agent(StateObservation stateObs, ElapsedCpuTimer elapsedTimer, playerID)
public Types.ACTIONS act(StateObservation stateObs, ElapsedCpuTimer elapsedTimer)

两个方法都需要两个参数 StateObservation stateObs 和 ElapsedCpuTimer elapsedTimer，其中：
StateObservation stateObs: 定义了 agent 当前所处的状态信息，一般通过上层程序传递下来，你可以通过在可运行的控制器上加断点来查看其所包含的内容；另外，源文件位于 src\core\game\StateObservationMulti.java ，你可以去查看其自带的一些方法（使用Intellij idea的go to 命令简单直接）。
ElapsedCpuTimer elapsedTimer: 是一个类，它允许查询代理返回一个动作的剩余CPU时间。

通过如下代码实现控制器：

package tracks.multiPlayer.hw;import core.game.StateObservation;
import core.game.StateObservationMulti;
import core.player.AbstractMultiPlayer;
import ontology.Types;
import tools.ElapsedCpuTimer;
import tools.Vector2d;import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;public class Agent extends AbstractMultiPlayer {int id;int oppID;Random rnd;int no_player;public Agent(StateObservationMulti stateObs, ElapsedCpuTimer elapsedTimer, int playerID) {id = playerID;no_player = stateObs.getNoPlayers();oppID = (playerID + 1) % stateObs.getNoPlayers();rnd = new Random();}@Overridepublic Types.ACTIONS act(StateObservationMulti stateObs, ElapsedCpuTimer elapsedTimer) {Types.ACTIONS bestAction = getBestAction(stateObs,id);//System.out.printf("当前最好的动作是：%s\n",bestAction);return bestAction;}//获取玩家当前较优动作private Types.ACTIONS getBestAction(StateObservationMulti stateObs, int id) {Graph g=new Graph();g=g.search(stateObs,id);if(g==null)return keepMovingAction(stateObs,id);return g.getScdEntry().action;}// 获得一个使吃豆人保持移动的动作private Types.ACTIONS keepMovingAction(StateObservationMulti stateObs,int id){ArrayList<Types.ACTIONS> movingActions=new ArrayList<>();ArrayList<Types.ACTIONS> actions=stateObs.getAvailableActions(id);int oppID=(id+1)%stateObs.getNoPlayers();int no_player=stateObs.getNoPlayers();Vector2d avatar=stateObs.getAvatarPosition(id);for(Types.ACTIONS action:stateObs.getAvailableActions(id)){//不考虑ACTION_NILif(action==Types.ACTIONS.ACTION_NIL)continue;Types.ACTIONS []acts=new Types.ACTIONS[no_player];acts[id]=action;acts[oppID]=Types.ACTIONS.ACTION_NIL;StateObservationMulti stCopy=stateObs.copy();stCopy.advance(acts);//如果该动作会导致玩家死亡，也不考虑boolean gameOver=stCopy.isGameOver();Types.WINNER win=stCopy.getMultiGameWinner()[id];if(gameOver||win==Types.WINNER.PLAYER_LOSES)continue;//如果该动作无法改变玩家位置，不考虑Vector2d new_avatar=stCopy.getAvatarPosition(id);if(new_avatar!=avatar)movingActions.add(action);}//最终返回所有改变玩家位置的动作中的一个，或返回随机if(movingActions.size()==0)return actions.get(new Random().nextInt(actions.size()));elsereturn movingActions.get(new Random().nextInt(movingActions.size()));}
}

附带的图搜索算法：

package tracks.multiPlayer.hw;import core.game.StateObservationMulti;
import ontology.Types;
import tools.Vector2d;import java.lang.reflect.Type;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;public class Graph {public Types.ACTIONS action=null;public Types.ACTIONS no_action=null;public StateObservationMulti stateObs=null;public Graph parent=null;//返回带有最优前进路径之动作的节点public Graph getScdEntry(){if(this.parent!=null&&this.parent.action!=null)return this.parent.getScdEntry();elsereturn this;}//通过act返回相应的数字public int classifyAct(Types.ACTIONS act){switch (act){case ACTION_UP: return 1;case ACTION_DOWN: return 2;case ACTION_LEFT: return 3;case ACTION_RIGHT: return 4;}return 0;}//通过数字i的值返回对应的动作public Types.ACTIONS getAct(int i){switch (i){case 1:return Types.ACTIONS.ACTION_UP;case 2:return Types.ACTIONS.ACTION_DOWN;case 3:return Types.ACTIONS.ACTION_LEFT;case 4:return Types.ACTIONS.ACTION_RIGHT;}return Types.ACTIONS.ACTION_NIL;}//对Graph对象进行拷贝，返回一个与拷贝对象一致的Graphprivate Graph copy(){int i;Graph g=new Graph();i=classifyAct(this.action);g.action=getAct(i);i=classifyAct(this.no_action);g.no_action=getAct(i);g.stateObs=this.stateObs.copy();return g;}public Graph search(StateObservationMulti stateObs,int id){//初始化变量this.stateObs=stateObs;this.action=null;this.no_action=null;this.parent=null;int step=0,maxStep=50;int oppID = (id + 1) % stateObs.getNoPlayers();int no_player = stateObs.getNoPlayers();double score = stateObs.getGameScore(id);//初始化“队列”，并将带有当前状态的节点入列int front=-1,rear=-1;Graph entry1=null,entry2=null;Graph[]entries=new Graph[999];rear=(rear+1)%999;entries[rear]=this;//开始搜索路径，当搜索深度到达极限而仍未得到结果的情况下，返回nullwhile(front!=rear&&step<maxStep){step++;front=(front+1)%999;entry1=entries[front];//对于节点entry1的每个可行的动作通过copy()和advance()方法判断是否能够for(Types.ACTIONS action:entry1.stateObs.getAvailableActions(id)){//如果动作为保持不动或者是转换位前一个转台的动作，则放弃（为防止搜索陷入死循环）if(action==Types.ACTIONS.ACTION_NIL||action==entry1.no_action)continue;Types.ACTIONS []acts=new Types.ACTIONS[no_player];acts[id]=action;acts[oppID]=Types.ACTIONS.ACTION_NIL;StateObservationMulti stCopy=entry1.stateObs.copy();Vector2d avatar=stCopy.getAvatarPosition(id);stCopy.advance(acts);//如果此动作过后导致了玩家的死亡，则放弃boolean gameOver=stCopy.isGameOver();Types.WINNER win=stCopy.getMultiGameWinner()[id];if(gameOver||win==Types.WINNER.PLAYER_LOSES)continue;//如果此动作后玩家仍呆在先前的位置，则放弃Vector2d new_avatar=stCopy.getAvatarPosition(id);if(new_avatar==avatar)continue;//通过筛选的节点可以入列entry2=new Graph();entry2.parent=entry1;entry2.stateObs=stCopy;entry2.action=action;switch (action){case ACTION_UP:entry2.no_action= Types.ACTIONS.ACTION_DOWN;break;case ACTION_DOWN:entry2.no_action= Types.ACTIONS.ACTION_UP;break;case ACTION_LEFT:entry2.no_action=Types.ACTIONS.ACTION_RIGHT;break;case ACTION_RIGHT:entry2.no_action= Types.ACTIONS.ACTION_LEFT;break;}rear=(rear+1)%999;entries[rear]=entry2;if(entry2.stateObs.getGameScore(id)>score){return entry2;}}}return null;}
}

控制器效果展示（我是那个“走路带风”的）：

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