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本部分为电脑的人工智能。 为了加快AI的计算速度，必须对前面的设计进行少量的修改，并最终向VC平台转移。在用VC实现的游戏中，棋盘将采用BitBoard技术，棋子的显示将彻底和逻辑分开。目前JAVA版本仍旧采用数组表示棋盘，主要是便于逻辑分析和设计。 先对第一个AI进行总结。FirstAI： package nicholas.game.chess; class FirstAI extends ChessPlayer { private ChessModel model[][][]; private StepStack stack; private Step step; private int layer; private int turn; protected GameRule gameRule; public FirstAI(int t) { super(false); stack = new StepStack(); layer = 7; // layer = 3; turn = t; } public String getName() { return "ColinRobot"; } public Step getNextStep(ChessModel m[][][]) { //algo model = m; System.out.println("max="+getLayerValue(0)); stack.removeAll(); return step; } //get largest value private int getLayerValue(int lay) { if(lay>layer) { //no recursion return -1*getModelValue(); } int value = 0; int max = -2000; int decision; for(int z=0;z<3;z++) { for(int y=0;y<3;y++) { for(int x=0;x<3;x++) { if((x==1&&y==1)||model[z][y][x].isOccupied()) continue; //assume lay chessman here model[z][y][x].acceptChessman(Chessman.CHESS[(turn+lay)%2]); decision = gameRule.checkStep(model[z][y][x], model); switch(decision) { case 0://win stack.add(new Step(model[z][y][x],decision)); value = 1000; break; case 3://tiaodan|gan gameRule.checkDecision(model[z][y][x],1,model); stack.add(new Step(model[z][y][x],1)); value = 660; /* value = -1*getLayerValue(lay+1); //roll back gameRule.undoStep(stack.remove(),model); model[z][y][x].acceptChessman(Chessman.CHESS[(turn+lay)%2]); //another gameRule.checkDecision(model[z][y][x],2,model); stack.add(new Step(model[z][y][x],2)); int b = -1*getLayerValue(lay+1); //choose better if(value<b) { value = b; } else { //roll back gameRule.undoStep(stack.remove(),model); model[z][y][x].acceptChessman(Chessman.CHESS[(turn+lay)%2]); //redo first gameRule.checkDecision(model[z][y][x],1,model); stack.add(new Step(model[z][y][x],1)); } */ break; case 1://tiaodan stack.add(new Step(model[z][y][x],decision)); value = 660; break; case 2://gan stack.add(new Step(model[z][y][x],decision)); value = 320; break; default://tiaodan,gan,none stack.add(new Step(model[z][y][x],decision)); value = -1*getLayerValue(lay+1); } if(value>max) { max = value; if(lay==0) { //first layer, save step System.out.println("max="+max); step = stack.getTop(); } } //remove chessman gameRule.undoStep(stack.remove(),model); if(max==1000) return max; } } } return max; } private int getModelValue() { return 3; } public void setGameRule(GameRule rule) { gameRule = rule; } } FirstAI直接继续ChessPlayer，以后将转为间接继续。采用最大最小深度优先搜索，结束对某分支（仅当前层次）的搜索的两个条件为：A.该层次玩家赢。B.最深搜索层次。最深搜索层次时将返回对局面的评估值（未设计，一律返回3，表示落子得3分。）。 后面的设计，除BitBoard实现棋盘外需要考虑几个问题： 1）搜索的层次。针对第一步着法，强制去除部分无关分支（x+y>2），再将搜索层次设置为7，即可得到准确的着法。因此估计最大的搜索层次设置为7即可。 2）算法的改进。即使搜索层次仅为7，计算一步也要考虑46亿种可能性，假设每种可能性需要60次运算，以我的本本的配置需要三分钟。是否设计开局库（计算表明部分落子仅有唯一应手）；另外将考虑采取其它的搜索技巧；破直将有额外的奖励（局面值>3）；考虑可杠可单时，单是否一定比杠有利。 3）局面的估值。比较复杂，考虑中。 返回类别: 教程 上一教程: MetaDiff??一个模式比较框架 下一教程: Eclipse学习4－在Eclipse中使用JUnit进行单元测试（上） 您可以阅读与"Java游戏直棋（二）"相关的教程: · 新Java技术工具亮相游戏开发商大会 · Java游戏起步：（二）图形基础和显示文字 · java 游戏API－－ · 用Java编写扫雷游戏－－算法思索 · Java游戏编程初步 |
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