象棋人工智能算法的C++实现（四）—

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前言：前面几篇博客详细介绍了棋盘类的封装、棋子类的封装以及各种类型的棋子的走棋算法的实现。有了前面的铺垫，就能迈出人工智能的第一步了。本系列博客还是重点介绍实现方法，很多的代码都不再过多解释了。

人机对战类：

#ifndef SINGLEGAME_H
#define SINGLEGAME_H#include "Board.h"class SingleGame : public Board
{
public:virtual void click(int id,int row,int col);//获取所有走棋路径存放到steps中void getAllPossibleMove(QVector<Step *>& steps);//评估局面分int calcScore();//假装走一步void fakeMove(Step* step);//将假装走的那一步挪回来void unfakeMove(Step* step);//获取最佳走棋路径Step* getBestMove();//电脑走棋void computerMove();
};#endif // SINGLEGAME_H

由以上代码可以看出，人机对战类继承自棋盘类，重载了棋盘类中的click函数。其中，Step是一个QVector容器，其内部情况是这样的：

#ifndef STEP_H
#define STEP_H#include <QObject>class Step : public QObject
{Q_OBJECT
public:explicit Step(QObject *parent = 0);~Step();//行走棋子的idint _moveid;//杀掉棋子的idint _killid;//起始行坐标int _rowFrom;//起始列坐标int _colFrom;//目标位置行坐标int _rowTo;//目标位置列坐标int _colTo;signals:public slots:
};#endif // STEP_H

由以上代码可以看出Step类是用来存放走棋信息的。

人机对战类中重载的click函数源代码：

void SingleGame::click(int id,int row,int col)
{if(!this->_bRedTurn)return;Board::click(id,row,col);if(!this->_bRedTurn){Step* step=getBestMove();moveStone(step->_moveid,step->_killid,step->_rowTo,step->_colTo);}
}

由以上代码可以看出，人类方走红棋，电脑方走黑棋。当轮到红方走棋的时候，与人人对战的时候没有区别，于是调用父类中的click函数；当轮到黑方走棋的时候，就获取对电脑最有利的走棋路径，让电脑走棋。

--------------------------------------------------------------------这里是华丽的分割线----------------------------------------------------------------------------

人工智能的实现分3步走

1.获取所有走得通的路径

上getAllPossibleMove函数的源代码：

void SingleGame::getAllPossibleMove(QVector<Step *>& steps)
{//遍历所有黑方棋子for(int i=16;i<32;i++){//如果棋子已死则直接跳过if(_s[i]._dead) continue;//遍历所有行坐标for(int row=0;row<=9;row++){//遍历所有列坐标for(int col=0;col<=8;col++){//获取想要杀死的棋子的idint killid=this->getStoneId(row,col);//若想要杀死的棋子与行走的棋子颜色相同则跳过if(sameColor(killid,i)) continue;//判断某一棋子能不能行走if(canMove(i,killid,row,col)){//将可以行走的“步”存放到steps中saveStep(i,killid,row,col,steps);}}}}
}

算法解析：遍历所有黑方的棋子，遍历到某一棋子时全方位无死角地遍历棋盘上的所有位置，把每个位置的信息都输入canMove函数，将canMove函数返回true的“步”存放到容器steps中。

2.从所有能走的路径中找到对电脑最有利的路径

上getBestMove函数的源代码：

Step* SingleGame::getBestMove()
{QVector<Step *> steps;//看看有哪些步骤可以走getAllPossibleMove(steps);int maxScore=-100000;Step* ret;for(QVector<Step*>::iterator it=steps.begin();it!=steps.end();++it){Step* step=*it;//试着走一下fakeMove(step);//评估局面分int score=calcScore();//再走回来unfakeMove(step);//取最高的分数if(score>maxScore){maxScore=score;ret=step;}}return ret;
}

算法解析：这便是模拟人的思维的过程，从小跟爷爷下棋的时候爷爷就对我说，要走一步看三步，然而这里先实现走一步看一步。路边两个老爷爷在下棋，老爷爷虽然不会摆弄棋盘上的棋子，然而他的脑子里是在推演的，他也会权衡一下选择对自己最有利的路径走棋。fakeMove和unfakeMove便是推演的过程，假想自己走一步，评估完局面分再走回来。找到走完后局面分最高的路径作为返回值返回。

关于fakeMove函数和unfakeMove函数：

void SingleGame::fakeMove(Step* step)
{killStone(step->_killid);moveStone(step->_moveid,step->_killid,step->_rowTo,step->_colTo);
}

void SingleGame::unfakeMove(Step* step)
{reliveStone(step->_killid);moveStone(step->_moveid,step->_rowFrom,step->_colFrom);
}

其中killStone函数是用来杀死棋子的，relieveStone函数是用来复活棋子的。

获取最优走棋路径这一步中有个很重要的步骤就是评估局面分，上calcScore函数的源代码：

int SingleGame::calcScore()
{//枚举的 车=0 马=1 炮=2 兵=3 将=4 士=5 相=6static int chessScore[]={100,50,50,20,1500,10,10};int redTotalScore=0;int blackTotalScore=0;//计算红棋总分for(int i=0;i<16;i++){//如果棋子已死则跳过累加if(_s[i]._dead)continue;redTotalScore+=chessScore[_s[i]._type];}//计算黑棋总分for(int i=16;i<32;i++){//如果棋子已死则跳过累加if(_s[i]._dead)continue;blackTotalScore+=chessScore[_s[i]._type];}//返回黑棋总分-红棋总分return blackTotalScore-redTotalScore;
}

算法分析：先给所有棋子分配权重，根据棋子的重要程度来分配。将是最重要的棋子，因此将的权重最高，置为1500；车其次，置为100，马和炮再其次，置为50；兵再再其次，置为20；士和相最不重要，置为10。遍历红方所有的棋子，将红方活着的棋子的权重累加出一个总分；遍历黑方所有的棋子，将黑方活着的棋子的权重累加出一个总分。因为黑方是电脑，所以返回的局面分应该以黑方的角度计算，返回黑棋总分-红棋总分。

3.电脑走棋

这一部分在上面的click函数中有体现，请自行往上翻。

本片博客开始涉及到人工智能的一些基础算法，当然不是特别高级，还请勿喷。感兴趣的就可以自己动手实现一下啦！

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