权值法实现五子棋AI

前言

五子棋AI，能根据棋盘局势判断棋子应落在何处获胜，主要有权值法和博弈树法两种实现方案。本篇博客将就权值法展开介绍，笔者水平有限，望各路大神有所建议评论提出，谢谢。

权值法

在数理统计中，有一种名为蒙特卡洛法的方法常被使用，其主要内容为：根据事件出现的概率估计某些特征，并将其作为问题的解。 权值法实现五子棋AI利用的就是这个原理。

在五子棋中，当棋局逐渐形成时，再接着向某个方向进行落子便容易获胜。比如黑子横向三连时，如果接着向左或者向右落子，白方不加堵截的话，那么黑方必胜。我们称此时棋盘上在黑子三连左右两侧的点的获胜概率高，即权值大。

对于黑方来说，在权值大的点上落子容易获胜，对于白方来说，在权值大的点上落子容易避免对方获胜。因而，无论对于哪方，在权值大的点上落子都是应该被优先选择的。

那么问题就变简单了，我们只需要对棋盘进行遍历，找出棋盘上权值大的点落子即可，利用这个方案，不仅可以实现人机对战，还可以实现机器与机器之间的博弈。

实现方案

对棋盘进行遍历，计算棋盘上的每一个未放棋子的点的权值，笔者利用二维数组存储棋盘数据，因而会有如下代码：

for(int row = 0;row < Pan.length;row++){    for(int cal = 0;cal < Pan[row].length;cal++){ //如果该点为空，计算权值}}
//Pan[][]类型数组用来存储棋盘信息

在计算权值时，我们只需对该点东南西北，东北，西南，西北，东南八个方向的点做遍历，如果有棋子那么方向权值上升，如果没有棋子那么遍历结束，最终将八个方向权值和作为该点的权值。注意，在遍历时千万不要把一条直线上的方向作为一个方向进行遍历

例如，需要遍历该点西面的权值

//遍历棋盘左上的棋盘点for(int i = 1;row - i >= 0&&cal - i >= 0;i++){//如果西面相邻为空的话直接返回现有的总和值if(//西面没有棋子){return sum;}//否则统计与左侧相邻棋子相同颜色的总和else if(//颜色相同){sum++;}//否则碰到了不同颜色的棋子直接跳出循环else{break;}}

其余方向类似，用以上方法就可以实现简单的权值法AI了。

当然也有很多优化方案，比如说当连续的棋子超过三个时，权值翻倍增长，或者不用权值和，用方向权值最大值作为该点的权值，权值法的构建不受约束，只要能计算出获胜概率最大的点即可。

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