新手立體四子棋AI教程(4)——啟發式搜索與主程序

通過前面幾篇文章的學習，我們的四子棋程序已經有了框架、搜索幾大部分，但是還有着不少問題，我們的程序只能迭代很有限的步驟，導致棋力低下，在這一篇我們將通過啟發式搜索極大的優化搜索效率。

 

一、原因

我們之前的產生走子位置的函數很簡單，即找到棋盤上的空余位置。它的不合理性體現在兩方面：

1. 沒有對結果進行排序，完全是按照數組的遍歷順序的。而Alpha Beta 剪枝的效率是非常依賴節點順序的，這個我們馬上就會講一下。
2. 沒有排除不需要節點。如果能減少一些不必要的節點，那么其實就是優化了 M^N 中的M，優化效果是非常明顯的。

還是前一章的那張圖，上面可以看到在第二層中，第一個節點的值是3，因為他其實是本層中的極小值，導致后面的兩個節點都可以進行剪枝（這里第二個節點的第二個孩子也可以剪掉的）。這是最好的一種情況，即在MIN層中極小值是第一個節點，那么后序的所有節點都可以根據這個極小值進行剪枝，即使極小值不在第一個節點，只要大致能按照從小到大的順序排列，也會剪掉很多節點。如果很不幸，這一層的節點是從大到小排列的，那么剪枝就完全沒有用。

對於Beta 剪枝也是同樣的道理。所以說Alpha Beta剪枝的效率是取決於每一層節點的順序的。 我們肯定是無法精確排序的，因為每一個節點的值並不能直接計算出來，需要遞歸計算子節點。 但是我們依然能對節點進行大致的一個排序。前面說過了，只要有一個大致的排序 其實就能很好的提升剪枝效率。

那么如何排序呢？就是給所有待搜索的位置進行打分，按照分數的高低來排序。注意這個打分算法是對某一個空位進行打分，在第一張中我們已經有所提到。

有了打分之后，我們就可以按照分數高低進行排序了。

 

 

在實現算法前，我們先回顧一下之前的內容。

struct PicesPos{
    int x;
    int y;
    int z;
    chessPicesStatus type;
    int value;
};

每個落子位置都有相應的value，我們要做的就是在list中將棋子按照一定順序排列。

 

二、實現啟發式搜索

我們采用stl自帶的排序算法，對每個棋子進行排序：

bool comp(const PicesPos &A, const PicesPos &B)
{
    return A.value > B.value;
}

首先，我們按照comp方法的要求自定義一個排序函數。然后在相應的位置插入排序語句。

...
else
    {
        int maxVal = -1000000;
        PicesPosList list = getAvailablePos(board,chessPicesStatus::white);
        sort(list.begin(),list.end(),comp);
        for(auto iter = list.begin();iter != list.end();iter++)
        {
            board[iter->x][iter->y][iter->z] = chessPicesStatus::white;
...

至此，整個搜索算法就完成啦。

 

三、主程序

我們的程序已經完成了80%，最后就剩下把他們連接起來了。

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    ChessBoard cb;

    cb.init();
    cb.printBoard();

    int x,y;
    while(std::cin>>x>>y)
    {
        if(!cb.insertPices(x,y,chessPicesStatus::black))
        {
            std::cout<<"error\n";
            continue;
        }

        cb.dfs(cb.chessBoard,2);
        cout<<endl<<"*******Insert x:"<<cb.targetPos.x<<" y:"<<cb.targetPos.y<<" z:"
           <<cb.targetPos.z<<"********"<<endl<<endl;

        cb.insertPices(cb.targetPos.x, cb.targetPos.y, chessPicesStatus::white);

        int whiteScore = cb.getSideScore(cb.chessBoard,chessPicesStatus::white);
        int blackScore = cb.getSideScore(cb.chessBoard,chessPicesStatus::black);
        cout<<"whiteScore:"<<whiteScore<<" blackScore:"<<blackScore<<endl;

        cout<<"whiteTargetPos x:"<<cb.whiteTargetPos.x<<" y:"<<cb.whiteTargetPos.y<<
              " z:"<<cb.whiteTargetPos.z<<endl;
        cout<<"blackTargetPos x:"<<cb.blackTargetPos.x<<" y:"<<cb.blackTargetPos.y<<
              " z:"<<cb.blackTargetPos.z<<endl;

        int status = cb.isWin(cb.chessBoard);
        if(status == chessPicesStatus::white)
        {
            cb.printBoard();

            cout<<"******White Win!******"<<endl;

            break;
        }
        else if(status == chessPicesStatus::black)
        {
            cb.printBoard();
            cout<<"******Black Win!******"<<endl;

            break;
        }
        else
        {
            cb.printBoard();
        }
    }

    return a.exec();
}

 

我們的四子棋程序就這樣完成了，事實證明根本下不過啊…

 

參考文獻:

http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/50668253

http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/50668622

https://www.zhihu.com/question/27221568/answer/127599152

https://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/05/26/2058864.html

致謝！