VC實現(xiàn)五子棋游戲的一個算法示例
本文講述了VC實現(xiàn)五子棋游戲的一個算法示例,該算法采用極大極小剪枝博弈算法,感興趣的讀者可以對程序中不完善的部分進行修改與完善。
該設(shè)計主要包括:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、估值函數(shù)、勝負判斷、搜索算法
程序運行界面如下:
具體實現(xiàn)步驟如下:
1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
//記錄每步棋,可以建立鏈表用來進行悔棋、后退(本程序沒有實現(xiàn)) struct Step { int x,y; //棋子坐標 int ball; //表示下子方{BLACK,WHITE} }; //記錄棋盤情況,用于搜索過程 class CBoardSituation { public: int nArrBoard[15][15]; //棋盤情況 struct Step machineStep; //AI所下的那一步 long value; //盤面所打的分數(shù) }; //當前棋盤,用于棋盤顯示 int nArrBoard[15][15];
2、估值函數(shù)
分析當前棋盤上黑白雙方棋型:五連、活四、沖四、雙活三、單活三、眠三、活二、眠二,然后根據(jù)五子棋規(guī)則給棋盤打分,
具體分值可以根據(jù)經(jīng)驗自己確定。本程序中:五連=9999(極值),活四=9990,沖四=9980,雙活三=9970,多活三加2000,
單活三加200,每個眠三加10,每個活二加4,每個眠二加1。其中打分時還要根據(jù)當前下棋方情況進行打分。
3、勝負判斷
這個比較簡單,根據(jù)最后落子情況從水平、垂直、左斜、右斜四個方向檢查是否存在五個連續(xù)棋子即可。
4、搜索算法
算法采用極大極小值博弈算法,它的主要思想為:預(yù)測后N步下棋情況,對預(yù)測的后N個棋盤進行打分。輪到自己下棋時選分值最大的,輪到對方下時選分值最小的。選出我們認為最優(yōu)的作為下一步走法。本程序算法基本思想如下(算法語言表示):
void DFAI() { long value=-MAXINT; //對初始根節(jié)點的value賦值 CBoardSituation currentBoard; //獲取當前機器新棋面情況 for(int i=0;i<15;i++) for(int j=0;j<15;j++) currentBoard.nArrBoard[i][j]=nArrBoard[i][j]; currentBoard.machineStep.ball=ComputerBall; currentBoard.machineStep.x=gnRow; currentBoard.machineStep.y=gnColumn; currentBoard.value=Eveluate(currentBoard.nArrBoard,BLACK); //選取幾個最好的下法(貪婪法)-->CountList; GetSeveralGoodPlace(¤tBoard,WHITE); CountList.RemoveAll(); POSITION pos=templist.GetHeadPosition(); for(int j=0;j { CountList.AddTail(templist.GetNext(pos)); } pos=CountList.GetHeadPosition(); CBoardSituation *pBoard; //對這些盤面做進一步深度搜索 for(i=0;i { pBoard= &(CountList.GetNext(pos)); pBoard->value=Search(pBoard,BLACK,value,0); value=Select(value,pBoard->value,WHITE); //找出最大的分值 } //回到鏈表頭 pos=CountList.GetHeadPosition(); for(i=0;i { pBoard= &(CountList.GetNext(pos)); if (value==pBoard->value) //找出得到最高分的盤面 { value=pBoard->value; gnRow=pBoard->machineStep.x; gnColumn=pBoard->machineStep.y; bPlayerDo=TRUE; //當前下子方改為人 break; } } //其他處理 } 其中Search()函數(shù)如下: //算法搜索函數(shù) long Search(CBoardSituation *board,int mode,long &oldvalue, int depth) { CList m_DeepList; long value; if(depthnArrBoard,mode))<8000) { value=(mode==WHITE)?-MAXINT:MAXINT; //選擇幾個最好的搜索目標 GetSeveralGoodPlace(board,mode); POSITION pos=templist.GetHeadPosition(); for(int j=0;j { m_DeepList.AddTail(templist.GetNext(pos)); } pos=m_DeepList.GetHeadPosition(); CBoardSituation successorBoard; for(int i=0;i { successorBoard= m_DeepList.GetNext(pos); //是否進行繼續(xù)深度搜索(剪枝):極大極小值法 if((mode==WHITE && value<=oldvalue) || (mode==BLACK && value>=oldvalue)) { if(mode==WHITE) value=Select(value,Search(&successorBoard,BLACK,value,depth+1),WHITE); else//mode==BLACK value=Select(value,Search(&successorBoard,WHITE,value,depth+1),BLACK); } } return value; } else//搜索結(jié)束條件 { return Eveluate(board->nArrBoard,mode);//棋面打分 } return 0; }
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