具有深度限制的 minimax 游戏中的效用函数
Utility function in minimax game with depth-limit
我正在制作我自己的 5 连胜游戏，棋盘大于 5x5，大小尚未确定，但可以说是 10x10。我正在使用 minimax 算法和 alfa-beta 修剪来设计它。我已经确定获胜情况的效用函数为：（空位 + 选择的位）*5，因此如果计算机找到获胜的地方将剩下 2 个空位，则该值将为 (2+1)*5 = 15. 对输的计算相同，但乘以 -5 而不是 5。对于平局，它将评估为 0。现在，我正在写这篇文章的问题是：如何确定未完成场景的实用程序，其中达到深度限制？简单地设为 0 是不够的，必须有某种“猜测”或排名。
我的一个想法是计算每一行、每一列和每条可能的对角线中的所有 X，然后计算空白位置 + 选择的位置乘以找到的最大 X 序列。问题在于计算需要时间并且编写起来很痛苦，然后您还必须考虑找到的序列的边缘：它们是否与 O 接壤？我们应该计算 X 的空白吗？
这看起来非常复杂，因此我想知道是否有人对未完成的场景有什么好的建议。谢谢！
我不知道你在第一段中说的是什么，胜利应该被计为胜利（减去深度总能找到最短的胜利）。如果我理解正确的话，您是想创建一个 evaluation/heuristics 函数来输入棋盘状态并输出该状态的静态分数？ Gomoku（连续 5 个）是一款流行的游戏，有很多引擎，Google“评估函数 gomoku”，您会找到很多关于这个主题的信息和论文。
对于像国际象棋这样的游戏，评估已经完成，例如通过计算每边 material 平衡、棋子位置、国王安全等。对于 X-in-a-row，通常的方法是给所有可能的场景打分，然后将它们加在一起。五子棋的场景通常如下：
- FiveInRow（赢）
- OpenFour
- ClosedFour
- OpenThree
- ClosedThree
- OpenTwo
- ClosedTwo
开意味着友方棋子旁边没有阻挡敌方棋子：
OpenThree: -O--XXX---
ClosedThree: --OXXX---
如何总结它们，以及给每个场景打多少分，由您决定，这就是乐趣和实验的开始！
我正在制作我自己的 5 连胜游戏，棋盘大于 5x5，大小尚未确定，但可以说是 10x10。我正在使用 minimax 算法和 alfa-beta 修剪来设计它。我已经确定获胜情况的效用函数为：（空位 + 选择的位）*5，因此如果计算机找到获胜的地方将剩下 2 个空位，则该值将为 (2+1)*5 = 15. 对输的计算相同，但乘以 -5 而不是 5。对于平局，它将评估为 0。现在，我正在写这篇文章的问题是：如何确定未完成场景的实用程序，其中达到深度限制？简单地设为 0 是不够的，必须有某种“猜测”或排名。
我的一个想法是计算每一行、每一列和每条可能的对角线中的所有 X，然后计算空白位置 + 选择的位置乘以找到的最大 X 序列。问题在于计算需要时间并且编写起来很痛苦，然后您还必须考虑找到的序列的边缘：它们是否与 O 接壤？我们应该计算 X 的空白吗？
这看起来非常复杂，因此我想知道是否有人对未完成的场景有什么好的建议。谢谢！
我不知道你在第一段中说的是什么，胜利应该被计为胜利（减去深度总能找到最短的胜利）。如果我理解正确的话，您是想创建一个 evaluation/heuristics 函数来输入棋盘状态并输出该状态的静态分数？ Gomoku（连续 5 个）是一款流行的游戏，有很多引擎，Google“评估函数 gomoku”，您会找到很多关于这个主题的信息和论文。
对于像国际象棋这样的游戏，评估已经完成，例如通过计算每边 material 平衡、棋子位置、国王安全等。对于 X-in-a-row，通常的方法是给所有可能的场景打分，然后将它们加在一起。五子棋的场景通常如下：
- FiveInRow（赢）
- OpenFour
- ClosedFour
- OpenThree
- ClosedThree
- OpenTwo
- ClosedTwo
开意味着友方棋子旁边没有阻挡敌方棋子：
OpenThree: -O--XXX---
ClosedThree: --OXXX---
如何总结它们，以及给每个场景打多少分，由您决定，这就是乐趣和实验的开始！