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Python實(shí)現(xiàn)AI五子棋

Yangder / 750人閱讀

摘要：可以說(shuō)，每個(gè)評(píng)估函數(shù)就是一個(gè)選手，對(duì)不同的棋型每個(gè)選手自然有不同的看法和應(yīng)對(duì)措施，當(dāng)然他們的棋力也就因此各不相同了。方搜索最大值，人類(lèi)方搜索最小值。了解了上述原理之后，就可以自己寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)了。

公眾號(hào)：Charles的皮卡丘
作者：Charles

開(kāi)發(fā)工具：
Python版本：3.6.4
相關(guān)模塊：
graphics模塊。

環(huán)境搭建：
安裝Python并添加到環(huán)境變量即可。

原理簡(jiǎn)介：
對(duì)于五子棋這樣的博弈類(lèi)AI，很自然的想法就是讓計(jì)算機(jī)把當(dāng)前所有可能的情況都嘗試一遍，找到最優(yōu)的落子點(diǎn)。這里有兩個(gè)問(wèn)題：
（1）如何把所有可能的情況都嘗試一遍；
（2）如何定量判斷某落子點(diǎn)的優(yōu)劣。
對(duì)于第一個(gè)問(wèn)題，其實(shí)就是所謂的博弈樹(shù)搜索，對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題，其實(shí)就是所謂的選擇評(píng)估函數(shù)。評(píng)估函數(shù)的選取直接決定了AI算法的優(yōu)劣，其形式也千變?nèi)f化?？梢哉f(shuō)，每個(gè)評(píng)估函數(shù)就是一個(gè)選手，對(duì)不同的棋型每個(gè)選手自然有不同的看法和應(yīng)對(duì)措施，當(dāng)然他們的棋力也就因此各不相同了。
但博弈樹(shù)搜索就比較固定了，其核心思想無(wú)非是讓計(jì)算機(jī)考慮當(dāng)前局勢(shì)下之后N步所有可能的情況，其中奇數(shù)步（因?yàn)楝F(xiàn)在輪到AI下）要讓AI方的得分最大，偶數(shù)步要讓AI方的得分最?。ㄒ?yàn)閷?duì)手也就是人類(lèi)，也可以選擇最優(yōu)策略）。
當(dāng)然這樣的搜索其計(jì)算量是極大的，這時(shí)候就需要剪枝來(lái)減少計(jì)算量。例如下圖：

其中A代表AI方，P代表人類(lèi)方。AI方搜索最大值，人類(lèi)方搜索最小值。因此Layer3的A1向下搜索的最終結(jié)果為4，Layer3的A2向下搜索，先搜索Layer4的P3，獲得的分值為6，考慮到Layer2的P1向下搜索時(shí)取Layer3的A1和A2中的較小值，而Layer3的A2搜索完Layer4的P3時(shí)，其值就已經(jīng)必大于Layer3的A1了，就沒(méi)有搜索下去的必要了，因此Layer3到Layer4的路徑3就可以剪掉了。
上述搜索策略其實(shí)質(zhì)就是：
minimax算法+alpha-beta剪枝算法。
了解了上述原理之后，就可以自己寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)了。當(dāng)然實(shí)際實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我做了一些簡(jiǎn)化，但萬(wàn)變不離其宗，其核心思想都是一樣的。

視頻演示：
https://mp.weixin.qq.com/s/Y9...

源代碼：
關(guān)注公眾號(hào)：Charles的皮卡丘，回復(fù)“AI五子棋”獲取。

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