接上一篇，让我们来看更多的例子
目录
7. 更多例子
7.1. 国际象棋实例
7.2. RTS类游戏实例
7.3. FPS类游戏实例
7. 更多例子
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）在游戏AI中有着广泛的应用，尤其是在那些具有巨大状态空间和复杂决策过程的游戏中。
除了围棋，MCTS还被应用于国际象棋、五子棋、扑克牌游戏（如德州扑克）、甚至在一些实时策略游戏（如《星际争霸II》）的AI中也使用了MCTS或其变种。
7.1. 国际象棋实例
以下是一个使用Python实现的MCTS在国际象棋中的应用实例。
这个示例是一个简化的版本，主要用于演示MCTS的基本框架和算法流程。
请注意，由于国际象棋的完整规则相当复杂，这里的实现仅涵盖了MCTS的核心部分，并未包括完整的游戏逻辑和胜负判断。
import random
from math import sqrt, log
import chess # 使用python-chess库来处理国际象棋的游戏逻辑
class Node:
def __init__(self, game_state, parent=None):
self.game_state = game_state
self.parent = parent
self.children = []
self.visits = 0
self.wins = 0
self.untried_moves = list(game_state.legal_moves)
def is_terminal(self):
return self.game_state.is_game_over()
def uct_value(self, parent_visits):
if self.visits == 0:
return float('inf')
win_rate = self.wins / self.visits
exploration_factor = sqrt(2)
return win_rate + exploration_factor * sqrt(log(parent_visits) / self.visits)
def expand(self):
move = self.untried_moves.pop()
next_state = self.game_state.copy()
next_state.push(move)
child_node = Node(next_state, self)
self.children.append(child_node)
return child_node
def select_child(self):
return max(self.children, key=lambda child: child.uct_value(self.visits))
def simulate(node):
current_node = node
while not current_node.is_terminal():
if current_node.untried_moves:
current_node = current_node.expand()
else:
current_node = current_node.select_child()
return current_node.game_state.result()
def backpropagate(node, result):
while node:
node.visits += 1
if result == '1-0': # 白方胜
node.wins += 1
elif result == '0-1': # 黑方胜
node.wins += 0 # 这里实际上不需要加0，只是为了保持格式一致
node = node.parent
def mcts(root, num_iterations):
for _ in range(num_iterations):
node = root
while not node.is_terminal():
if node.untried_moves:
node = node.expand()
else:
node = node.select_child()
result = simulate(node)
backpropagate(node, result)
# 示例用法
board = chess.Board()
root = Node(board)
num_iterations = 1000
mcts(root, num_iterations)
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)
print("推荐走子：", best_child.game_state.peek())
print("访问次数：", best_child.visits)在这个示例中，我们使用了python-chess库来处理国际象棋的游戏逻辑。
Node类表示MCTS中的一个节点，它包含了游戏状态、父节点、子节点列表、访问次数、胜利次数以及未尝试的走子列表。
mcts函数实现了MCTS算法的主要流程，包括选择、扩展、模拟和反向传播。
在示例用法中，我们创建了一个初始的游戏状态，并进行了1000次MCTS迭代来选择最佳的走子。最后，我们打印了推荐的走子和它的访问次数。
7.2. RTS类游戏实例
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）在即时战略（RTS）游戏AI中的应用相对复杂，因为RTS游戏具有巨大的状态空间和复杂的实时决策需求。
以下是一个简化的MCTS在RTS游戏AI中的应用实例，涵盖了游戏单位的移动、走位、攻击、使用魔法和撤退等基本操作。
由于完整的RTS游戏环境（如《星际争霸II》或《魔兽争霸III》）的代码实现非常复杂，且通常需借助游戏特定的API（例如《星际争霸II》的PySC2）来交互，这里将使用一个简化的模拟环境来演示MCTS的应用。我们将创建一个简化的RTS游戏状态类，并在其上实现MCTS，你可以基于此框架，结合具体的RTS游戏API，进行进一步的开发。
以下是一个简化的MCTS算法Python代码：
import random
from math import sqrt, log
class RTSGameState:
def __init__(self):
# 简化状态表示，实际应包含所有游戏单位的状态
self.units = [
{"type": "warrior", "health": 100, "position": (0, 0)},
{"type": "mage", "health": 80, "position": (1, 1), "mana": 100},
# ... 其他单位
]
self.enemy_units = [
{"type": "enemy_warrior", "health": 100, "position": (10, 10)},
# ... 其他敌方单位
]
self.turn = 0 # 游戏回合数
def is_game_over(self):
# 简化判断，实际应包含复杂的游戏结束条件
return False
def legal_moves(self):
# 返回所有合法动作，这里仅作为示例
return ["move_up", "move_down", "move_left", "move_right", "attack", "use_magic", "retreat"]
def copy(self):
# 深拷贝游戏状态
return RTSGameState() # 实际应用中需要实现深拷贝逻辑
def apply_move(self, move):
# 应用动作到游戏状态，这里仅作为示例
if move == "move_up":
self.units[0]["position"] = (self.units[0]["position"][0], self.units[0]["position"][1] + 1)
# ... 其他动作的逻辑
def result(self):
# 返回游戏结果，这里仅作为示例
return "ongoing" # 或 "win", "lose"
class Node:
def __init__(self, game_state, parent=None, move=None):
self.game_state = game_state
self.parent = parent
self.move = move
self.children = []
self.visits = 0
self.total_reward = 0
self.untried_moves = game_state.legal_moves()
def select_child(self):
# 使用UCT选择子节点
scores = [(child.total_reward / child.visits) + sqrt(2 * log(self.visits) / child.visits)
for child in self.children]
return self.children[scores.index(max(scores))]
def expand(self):
# 展开节点，随机选择一个未尝试的动作
move = random.choice(self.untried_moves)
new_game_state = self.game_state.copy()
new_game_state.apply_move(move)
child_node = Node(new_game_state, self, move)
self.children.append(child_node)
self.untried_moves.remove(move)
return child_node
def update(self, result):
# 更新节点的访问次数和总奖励
self.visits += 1
self.total_reward += result
def __repr__(self):
return f"[M:{self.move} V:{self.visits} R:{self.total_reward}]"
def simulate(node):
# 简化模拟：随机选择动作直至游戏结束
while not node.game_state.is_game_over():
move = random.choice(node.game_state.legal_moves())
node.game_state.apply_move(move)
return node.game_state.result()
def backpropagate(node, result):
# 反向传播模拟结果
while node:
node.update(result)
node = node.parent
def mcts(root, num_iterations):
for _ in range(num_iterations):
node = root
# 选择
while node.untried_moves == [] and node.children != []:
node = node.select_child()
# 展开
if node.untried_moves != []:
node = node.expand()
# 模拟
result = simulate(node)
# 反向传播
backpropagate(node, result)
# 示例用法
game_state = RTSGameState()
root = Node(game_state)
num_iterations = 1000
mcts(root, num_iterations)
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)
print("推荐动作：", best_child.move)
print("访问次数：", best_child.visits)RTSGameState类是一个抽象基类，你需结合具体的RTS游戏API来实现它。
apply_move方法应修改游戏状态，legal_moves方法应返回当前状态下的合法动作列表，is_game_over方法应判断游戏是否已结束，而result方法则应返回游戏的结果。
7.3. FPS类游戏实例
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）在第一人称射击游戏（FPS）的AI队友中实现是一个复杂的任务，涉及对游戏环境的深入理解、与游戏引擎的交互以及AI算法的实现。由于FPS游戏的复杂性和多样性，这里只能提供一个简化的MCTS实现框架，并不能直接应用于具体的游戏，如《CS:GO》或《守望先锋》。你需要根据具体游戏的环境和API来调整和完善这个框架。
以下是一个简化的MCTS算法框架，用于FPS游戏中AI队友的决策：
import random
from math import sqrt, log
# 假设存在一个与游戏交互的API模块，这里我们使用一个模拟的游戏API
class GameAPI:
# 假设游戏状态是一个字典，包含玩家的位置、敌人的位置和玩家的生命值
game_state = {
'player_position': (0, 0),
'enemy_positions': [(10, 10)],
'player_health': 100
}
@staticmethod
def get_game_state():
# 返回当前游戏状态的副本
return GameAPI.game_state.copy()
@staticmethod
def is_game_over():
# 判断游戏是否结束，例如玩家生命值小于等于0
return GameAPI.game_state['player_health'] <= 0
@staticmethod
def get_available_actions():
# 返回当前游戏状态下可用的动作列表
return ['move_forward', 'move_backward', 'move_left', 'move_right', 'shoot', 'throw_grenade', 'retreat']
@staticmethod
def apply_action(action):
# 应用动作到游戏状态
if action == 'move_forward':
GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0] + 1, GameAPI.game_state['player_position'][1])
elif action == 'move_backward':
GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0] - 1, GameAPI.game_state['player_position'][1])
elif action == 'move_left':
GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0], GameAPI.game_state['player_position'][1] - 1)
elif action == 'move_right':
GameAPI.game_state['player_position'] = (GameAPI.game_state['player_position'][0], GameAPI.game_state['player_position'][1] + 1)
elif action == 'shoot':
# 假设射击总是成功的，并减少一个敌人的生命值（这里简单模拟为移除一个敌人）
if GameAPI.game_state['enemy_positions']:
GameAPI.game_state['enemy_positions'].pop(0)
elif action == 'throw_grenade':
# 假设投掷手榴弹会立即结束游戏（模拟玩家自杀）
GameAPI.game_state['player_health'] = 0
elif action == 'retreat':
# 假设撤退会恢复一些生命值
GameAPI.game_state['player_health'] += 10 if GameAPI.game_state['player_health'] < 100 else 0
@staticmethod
def get_reward():
# 返回执行动作后的奖励
if GameAPI.is_game_over():
return -100 # 游戏结束，返回大负值作为惩罚
enemies_remaining = len(GameAPI.game_state['enemy_positions'])
return -enemies_remaining # 敌人越少，奖励越高（负值表示我们想要最小化这个数量）
class Node:
def __init__(self, game_state, parent=None, action=None):
self.game_state = game_state
self.parent = parent
self.action = action
self.children = []
self.visits = 0
self.total_reward = 0
self.untried_actions = game_state.get_available_actions()
def select_child(self):
scores = [(child.total_reward / child.visits) + sqrt(2 * log(self.visits) / child.visits) if child.visits > 0 else float('inf')
for child in self.children]
return self.children[scores.index(max(scores))]
def expand(self):
action = random.choice(self.untried_actions)
new_game_state = self.game_state.copy()
new_game_state.apply_action(action)
child_node = Node(new_game_state, self, action)
self.children.append(child_node)
self.untried_actions.remove(action)
return child_node
def update(self, result):
self.visits += 1
self.total_reward += result
def __repr__(self):
return f"[A:{self.action} V:{self.visits} R:{self.total_reward}]"
class GameState:
def __init__(self):
self.state = GameAPI.get_game_state()
def is_terminal(self):
return GameAPI.is_game_over()
def get_available_actions(self):
return GameAPI.get_available_actions()
def copy(self):
new_state = GameState()
# 这里应该深拷贝游戏状态，具体实现依赖于游戏状态的复杂性
new_state.state = self.state # 假设游戏状态是一个简单的可赋值对象
return new_state
def apply_action(self, action):
GameAPI.apply_action(action)
self.state = GameAPI.get_game_state()
def get_reward(self):
return GameAPI.get_reward()
def simulate(node):
while not node.game_state.is_terminal():
action = random.choice(node.game_state.get_available_actions())
node.game_state.apply_action(action)
return node.game_state.get_reward()
def backpropagate(node, result):
while node:
node.update(result)
node = node.parent
def mcts(root, num_iterations):
for _ in range(num_iterations):
node = root
while node.untried_actions == [] and node.children != []:
node = node.select_child()
if node.untried_actions != []:
node = node.expand()
result = simulate(node)
backpropagate(node, result)
# 示例用法
game_state = GameState()
root = Node(game_state)
num_iterations = 1000
mcts(root, num_iterations)
best_child = max(root.children, key=lambda child: child.visits)
print("推荐动作：", best_child.action)
print("访问次数：", best_child.visits)使用这个模拟的GameAPI类，你可以运行之前定义的MCTS算法，并根据模拟的游戏状态来选择最佳动作。
但是在实际应用中，你需要将GameAPI类中的方法实现为与你的FPS游戏API进行交互的代码。
通过以上3个实例，可以对MCTS算法有一点了解了吧，去实现写代码吧~~~~
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