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Java游戏直棋(二)

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。






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