象棋算法包括搜索算法、评估函数和剪枝算法。以下是一个简单的实现:
- 搜索算法:使用极大极小值算法,即每个玩家都会做出最好的选择,考虑到对方也会做出最好的选择,所以需要搜索多层。
public int search(int depth, int alpha, int beta) {
// 达到搜索深度或游戏结束,返回当前局面分数
if(depth == 0 || gameover()) {
return evaluate();
}
// 每一层轮流极大值或极小值
if(currentPlayer == AI) { // AI玩家
int best = Integer.MIN_VALUE;
for(Move move : generateMoves()) {
makeMove(move);
int val = search(depth - 1, alpha, beta);
unmakeMove(move);
best = Math.max(best, val);
alpha = Math.max(alpha, best);
if(beta <= alpha) {
// beta剪枝
break;
}
}
return best;
} else { // 对手玩家
int best = Integer.MAX_VALUE;
for(Move move : generateMoves()) {
makeMove(move);
int val = search(depth - 1, alpha, beta);
unmakeMove(move);
best = Math.min(best, val);
beta = Math.min(beta, best);
if(beta <= alpha) {
// alpha剪枝
break;
}
}
return best;
}
}
- 评估函数:考虑棋子的位置、棋子的价值、棋子的连通性、是否将军等因素。
public int evaluate() {
int val = 0;
for(int i = 0; i < 10; i++) {
for(int j = 0; j < 9; j++) {
int piece = board[i][j];
if(piece != EMPTY) {
// 考虑棋子的价值
int value = pieceValue[piece];
if(player[piece] == HUMAN) {
value = -value;
}
val += value;
// 考虑棋子的位置
int x = (player[piece] == AI) ? i : (9 - i);
int y = (player[piece] == AI) ? j : (8 - j);
val += positionValue[piece][x][y];
// 考虑棋子的连通性
boolean connected = false;
for(int k = 0; k < 4; k++) {
int nx = i + dx[k];
int ny = j + dy[k];
if(nx >= 0 && ny >= 0 && nx < 10 && ny < 9) {
if(board[nx][ny] == piece) {
connected = true;
break;
}
}
}
if(connected) {
val += connectedValue[piece];
}
// 考虑是否将军
if(isThreatened(i, j, player[piece] == HUMAN)) {
val += (player[piece] == AI) ? CHECK_SCORE : -CHECK_SCORE;
}
}
}
}
return val;
}
- 剪枝算法:使用alpha-beta剪枝算法,减少搜索树的分支。
public int alphaBetaSearch(int depth) {
int bestVal = Integer.MIN_VALUE;
int alpha = Integer.MIN_VALUE;
int beta = Integer.MAX_VALUE;
List<Move> moves = generateMoves();
Move bestMove = null;
for(Move move : moves) {
makeMove(move);
int val = search(depth - 1, alpha, beta);
unmakeMove(move);
if(val > bestVal) {
bestVal = val;
bestMove = move;
}
alpha = Math.max(alpha, bestVal);
if(beta <= alpha) {
// beta剪枝
break;
}
}
makeMove(bestMove);
return bestVal;
}