一、人機對戰算法概述
人機對戰屬於一種弱人工智能算法，其核心是：當玩家落下一枚棋子后，計算出這枚棋子構成的所有棋型，找出威脅程度最大的棋型，並破解其產生的威脅。
五子棋中所能產生的棋型有很多，如果棋子至少有一邊被封死，這種棋型被稱為“死”棋型，反之被稱為“活”棋型。根據棋子的數量，棋型又可以細化為“活三”、“死三”、“活四”等不同的棋型。棋型的不同，產生的威脅程度不同，破解的方式也不同。以四枚棋子為例，列出所有棋型及其威脅值和破解方法，如圖4.16所示。
圖4.16 四個棋子所產生的棋型及其威脅值和破解方法
說明：棋型就是棋子在棋盤上組合成的形狀。
二、電腦自動處理用戶請求
玩家聯機對戰的時候，是在各自電腦中處理對方的指令。但是玩家與電腦對戰，則是在一台電腦中同時處理玩家和電腦的指令，這種情況下就不能再使用聯機對戰的命令處理邏輯了。在AI（電腦智能對戰算法）類中，編寫oprationHandler()方法，來專門處理玩家向電腦發來的指令。由於本程序取消了人機對戰中的“認輸”、“和棋”、“悔棋”命令，所以只處理玩家的“開始”命令即可。具體代碼如下。
01 publicvoid oprationHandler(Object messageObj) { 02 intcode = (Integer) messageObj; // 獲取命令代碼
03 switch (code) { // 判斷命令
04 case ChessPanel.OPRATION_START_MACHINE: // 如果是玩家請求開始游戲
05 frame.getChessPanel1().setTowardsStart(true); // 設置AI的游戲開始狀態為true
06 break; 07 }
三、電腦判斷落棋點
電腦判斷落棋點總共分四個步驟：第一步，遍歷整個棋盤，獲取每個棋子坐標；第二步，以一個棋子為中心，獲取其四個直線方向排列的所有棋子；第三步，判斷此直線排列的棋子中是否出現了有威脅的棋型；第四部，根據棋型庫給出的棋型和破解方法，記錄其威脅值和破解方案。下面將詳細介紹這四個步驟是如何實現的。
1. 遍歷整個棋盤，尋找落棋點
執行AI類中forEach()方法，此方法可以獲取電腦最終給定的下棋位置。遍歷整個棋盤，查看每一個棋子所能形成的棋型，找出其中威脅最大的，根據棋型庫給出的破解位置找出落棋點。具體代碼如下：
01 privateint[] forEach() { 02 intx = -1, y = -1; // 將要下的棋子坐標
03 intthreat = 0; // 棋盤上出現的最大威脅值
04 byte[][] chessmanArray = gobangModel1.getChessmanArray(); // 獲得棋盤
05 for (inti = 0; i< 15; i++) { // 遍歷棋盤行
06 for (intj = 0; j< 15; j++) { // 遍歷棋盤列
07 if (chessmanArray[i][j] > 0) { // 如果此處有白棋子
08 // 捕捉每個棋子形成的棋型
09 inttmp[] = catchChessModle(i, j, chessmanArray); 10 // 如果存在比當前最大威脅值還要大的威脅值，則記錄此處落子坐標
11 if (tmp[0] >threat) { 12 threat = tmp[0]; // 更新最大威脅值
13 x = tmp[1]; // 更新落子橫坐標
14 y = tmp[2]; // 更新落子縱坐標
15 } 16 } 17 } 18 } 19 returnnewint[] { x, y }; // 返回橫縱坐標組成的一維數組
20 }
2. 判斷棋子構成的棋型
forEach()方法中調用了catchChessModle()方法，這個方法以一枚棋子為原點向四種方位延伸，分別判斷這四條線上可能產生具有威脅的棋型，並根據棋型庫給出的破解位置，換算成棋盤坐標，並返回成結果數組。具體代碼如下：
01 privateint[] catchChessModle(intx, inty, byte[][] chessmanArray) { 02 // 索引0：記錄此位置的棋子可產生的最大威脅值或優勢值
03 // 索引1：對應下棋橫坐標
04 // 索引2：對應下棋橫坐標
05 intposition[] = newint[3]; 06 // 創建以被捕捉棋子為中心的四個方向形成的棋型
07 // 以參數點為中心點，保存四個方向的棋型，方向分別為 — | \ /
08 intmodel[][] = newint[4][11]; 09 for (inttmp[] : model) { // 遍歷數組
10 Arrays.fill(tmp, boundary); // 將數組填充為邊界常量
11 } 12 // 把參數點放入每行的中心部位
13 model[0][5] = model[1][5] = model[2][5] = model[3][5] = chessmanArray[x][y]; 14 // 以該棋子為中心，向兩邊走5步
15 for (inti = 1; i<= 5; i++) { 16 // 水平方向棋型
17 if (x - i>= 0) { // 如果沒有走出邊界
18 model[0][5 - i] = chessmanArray[x - i][y]; // 將左側棋子記錄到水平棋型當中
19 } 20 if (x + i<= 14) { // 如果沒有走出邊界
21 model[0][5 + i] = chessmanArray[x + i][y]; // 將右側棋子記錄到水平棋型當中
22 } 23
24 // 垂直方向棋型
25 if (y - i>= 0) { // 如果沒有走出邊界
26 model[1][5 - i] = chessmanArray[x][y - i]; // 將上方棋子記錄到垂直棋型當中
27 } 28 if (y + i<= 14) { // 如果沒有走出邊界
29 model[1][5 + i] = chessmanArray[x][y + i]; // 將下方棋子記錄到垂直棋型當中
30 } 31
32 // 反斜杠方向棋型
33 if (x - i>= 0 &&y + i<= 14) { // 如果沒有走出邊界
34 // 將左下方棋子記錄到反斜棋型當中
35 model[2][5 - i] = chessmanArray[x - i][y + i]; 36 } 37 if (x + i<= 14 &&y - i>= 0) { // 如果沒有走出邊界
38 // 將右上方棋子記錄到反斜棋型當中
39 model[2][5 + i] = chessmanArray[x + i][y - i]; 40 } 41
42 // 正斜杠方向棋型
43 if (x - i>= 0 &&y - i>= 0) { // 如果沒有走出邊界
44 // 將左上方棋子記錄到正斜棋型當中
45 model[3][5 - i] = chessmanArray[x - i][y - i]; 46 } 47 if (x + i<= 14 &&y + i<= 14) { // 如果沒有走出邊界
48 // 將右下方棋子記錄到正斜棋型當中
49 model[3][5 + i] = chessmanArray[x + i][y + i]; 50 } 51 } 52 intscore = 0; // 記錄最大評分（威脅值）
53 intdirection = -1; // 記錄最大評分的方向（model數組一維下標）
54 intindex = 0; // 記錄坐標偏移量(judgeModle()方法給予的破解位置)
55 for (inti = 0; i<model.length; i++) { // 遍歷棋型數組
56 intgetResult[] = judgeModle(model[i]); // 針對此方向棋型，給予破解方案
57 if (score<getResult[1]) { // 如果出現比當前最大威脅值還要大的威脅
58 score = getResult[1]; // 更新最大分（威脅值）
59 // 被捕捉的棋子在模型中的索引為5，getResult[0]為破解方案中的下棋索引位置
60 // getResult[0] - 5 = 破解位置距離被捕捉的棋子的索引位置
61 index = getResult[0] - 5; 62 direction = i; // 記錄此棋型的方向
63 } 64 } 65 switch (direction) { // 判斷最大威脅值所在的方向
66 case 0: // 如果是水平方向
67 x += index; // 下棋的位置是原位置向右（或向左）偏移index的值
68 break; 69 case 1: // 如果是垂直方向
70 y += index; // 下棋的位置是原位置向下（或向上）偏移index的值
71 break; 72 case 2: // 如果是反斜方向
73 x += index; // 下棋的位置是原位置向右（或向左）偏移index的值
74 y -= index; // 下棋的位置是原位置向上（或向下）偏移index的值
75 break; 76 case 3: // 如果是正斜方向
77 x += index; // 下棋的位置是原位置向右（或向左）偏移index的值
78 y += index; // 下棋的位置是原位置向下（或向上）偏移index的值
79 break; 80 } 81 position[0] = score; // 記錄此棋子的最大評分（威脅值）
82 position[1] = x; // 記錄對應下棋橫坐標
83 position[2] = y; // 記錄對應下棋縱坐標
84
85 returnposition; // 返回結果數組
86 }
3. 獲取棋型威脅值及其破解方法
catchChessModle()中調用了judgeModle()方法，這個方法可以給出具體棋型的威脅值和相應破解位置。首先將一行棋子轉換為字符串，然后查找字符串中是否出現與棋型庫中相匹配的棋型，找出其中威脅值最大棋型，記錄其的威脅值和落棋點並返回成結果數組。具體代碼如下：
01 publicint[] judgeModle(intmodel[]) { 02 intpiont[] = newint[2]; // 初始化返回結果數組
03 intscore = 0; // 記錄最大評分
04 StringBuffer sb = new StringBuffer(); // 准備將棋型數組保存為字符串的StringBuffer
05 for (intnum : model) { // 遍歷數組，將數組變成字符串
06 if (num == GobangModel.BLACK_CHESSMAN) { // 如果是黑子
07 num = 4; // 改為其他數字，以免負號會占字符
08 } 09 sb.append(num); // 字符串添加此數字
10 } 11 Object library[][] = getModelLibrary(); // 獲取棋型庫中所有棋型及其解決方案
12 for (inti = 0; i<library.length; i++) { // 遍歷棋型庫
13 String chessModel = (String) library[i][0];// 獲取庫中棋型
14 intmodelIndex = -1; // 臨時變量，用於保存某棋型在字符串中出現的索引位置
15 // 如果存在此棋型，則將棋型出現的位置付給modelIndex
16 if ((modelIndex = sb.indexOf(chessModel)) != -1) { 17 intscoreInLib = (int) library[i][1]; // 獲取棋型評分
18 intstepIndex = (int) library[i][2]; // 獲取對應的下棋位置
19 if (score<scoreInLib) { // 如果出現更高的評分
20 score = scoreInLib; // 更新最大分
21 // 記錄應該(在這一行中)下棋的實際索引位置。
22 // 棋型在字符串中的索引位置 + 棋型給出的解決位置 = 字符串中的解決位置
23 piont[0] = modelIndex + stepIndex; 24 piont[1] = score; // 記錄最大分數
25 } 26 } 27 } 28 returnpiont; // 返回結果數組
29 }
4. 棋型庫
judgeModle ()方法中調用了getModelLibrary()方法，該方法用於獲取棋型庫中所有棋型及其解決方案，這個棋型庫可以自己搭建，也可以《Java項目實戰入門》中的源碼。
本文摘自明日科技出版的《Java項目開發實戰入門》，轉載請注明出處！！！