人机博弈-吃子棋游戏(三)走法生成
我们可以根据吃子棋的规则,创建走法生成器,主要的逻辑是,如果己方存在一气的棋串,则可以无需紧对方的气,也就是可以不用贴着对方的棋子落子。其他情况下,必须贴
着对方的棋子落子,考虑到某些特殊情况,当己方能提对方棋子时,己方就可以下到没有气的地方,并且一般的吃子棋,先提子者胜,无法形成劫争。所以走法生成器就相对非
常简单。
对于如何确定己方是不是存在一气的棋串,可以利用上一节介绍的算气算法。
1 int CMoveGenerator::CreatePossibleMove(BYTE position[GRID_NUM][GRID_NUM], int nPly, int nSide) 2 { 3 m_nMoveCount = 0; 4 5 BYTE antiSide = (nSide + 1) % 2; 6 cleanGlobal(); 7 setGo(position); 8 9 10 11 //检测己方是否有一气的棋窜,有则输出相应走法。 12 13 for (int i = 0; i < GRID_NUM; i++) 14 for (int j = 0; j < GRID_NUM; j++){ 15 16 if(go[i][j]==nSide&&g_gozi[i][j]==0){ 17 str_lib(i,j,go[i][j]); 35 36 if (goqi==1) 37 { 38 39 for (int k = 0; k < GRID_NUM; k++) 40 for (int w = 0; w < GRID_NUM; w++){ 41 42 if (gokong[k][w] == 1){ 43 AddMove(k, w, nPly); 44 45 } 46 47 48 } 49 50 51 } 52 53 } 54 58 } 59 64 65 //正常情况下,寻找敌方棋子周边的空位,紧其气 67 68 for (int i = 0; i < GRID_NUM; i++) 69 for (int j = 0; j < GRID_NUM; j++) 70 { 71 72 73 if (go[i][j] == antiSide) 74 { 75 76 if (i > 0 && go[i - 1][j] == NOSTONE){ 77 79 AddMove(i - 1, j, nPly); 80 81 82 } 83 84 if (i < GRID_NUM - 1 && go[i + 1][j] == NOSTONE){ 85 87 AddMove(i + 1, j, nPly); 88 89 } 90 91 if (j>0 && go[i][j - 1] == NOSTONE){ 92 94 AddMove(i, j - 1, nPly); 95 96 97 } 98 99 if (j < GRID_NUM - 1 && go[i][j + 1] == NOSTONE){ 100 102 AddMove(i, j + 1, nPly); 103 104 } 105 106 107 } 108 109 110 111 } 112 113 114 115 return m_nMoveCount; 116 }
可以优化此算法,以后方便后续的搜索引擎进行剪枝。给走法设定一个分数,能够提子则此步设为30+提子数。能够打吃则为20+打吃棋子数(打吃未必是好棋,不这么做了)。能够长气,则为10+长气的棋子数。其他暂时设计为0。可以用一个额定长度的优先队列,保留几个分数最佳的走法。或是必要时进行排序。
搜索时优先优先搜索得分较高的走法,这样大幅度提高搜索算法剪枝的效率。
这段是走法启发的代码
伪码如下:
1 for(int i=0;i<Grid_Num;i++) 2 for(int j=0;j<Grid_Num;j++) 3 { 4 cleanupGlobal(); 5 if(go[i][j]==NOSTONE) 6 { 7 bool isVilid=false; 8 if(i>0&&go[i-1][j]==antiSide) 9 { 10 11 go[i][j]=nSide; 12 13 if(g_gozi[i-1][j]==0) 14 { 15 isVilid=true; 16 str_lib(i-1,j,antiSide); 17 if(goqi==0){....} 18 19 } 20 21 } 22 if(i<Grid_Num-1&&go[i+1][j]==antiSide) 23 { 24 25 26 go[i][j]=nSide; 27 28 29 if(g_gozi[i-1][j]==0) 30 { 31 isValid=true; 32 str_lib(i-1,j,antiSide); 33 if(goqi==0){....} 34 } 35 36 37 }... 38 if(isValid) 39 { 40 sumScore(i,j,nSide); 41 addMove(i,j,nSide); 42 } 43 44 45 46 47 } 48 } 49 std::sort(); random_shuffle(begin+offset,end);
这个算法是走法启发,学名为静态启发,而不是历史启发,历史启发并不需要棋类的知识属于动态启发,而走法启发则与棋类知识相关联。
现在的思路是,长气和提子的走法绝对的好走法,而把对方打成1气的走法未必是好的走法,要考虑到自身有没有受到攻击,以及我方有人没有薄弱的地方,以及能否征吃。所以我们只需要将吃子的下法,按吃子多少排序即可。这样也可以提高剪枝效率,并且不至于把坏的走法提高的前面。
最近,无意中写出了一个新的功能,由于棋盘的对称性或非对称估值核心返回值碰巧相同,会导致一些走法的分数是相同的,我们的搜索算法会认为分数一样,优先选择排在前面的走法。其实我们应该对分数一直的走法随机的进行选择,这样我们的程序就不会变得死板。那么如何实现呢?我们在生成走法时,将绝对好的走法排在最前面,将看起来差不多的走法乱序一下,这样当返回时,分数一样的走法的排序也是乱序的,由于我们的搜索算法总是选择已经乱序过后的第一个,那么走法也是随机的。
转载于:https://www.cnblogs.com/tangzhenqiang/p/4020739.html
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