人工智能αβ剪枝实现的一字棋实验报告

人工智能αβ剪枝实现的一字棋实验报告
The document was prepared on January 2, 2021
实验5： -剪枝实现一字棋
一、实验目的
学习极大极小搜索及 - 剪枝算法实现一字棋。

二、实验原理
1.游戏规则
"一字棋"游戏（又叫"三子棋"或"井字棋"），是一款十分经典的益智小游戏。

"井字棋" 的棋盘很简单，是一个 3×3 的格子，很像中国文字中的"井"字，所以得名"井字棋"。

"井字棋"游戏的规则与"五子棋"十分类似，"五子棋"的规则是一方首先五子连成一线就胜利；"井字棋"是一方首先三子连成一线就胜利。

2.极小极大分析法
设有九个空格，由 MAX，MIN 二人对弈，轮到谁走棋谁就往空格上放一只自己的棋子，谁先使自己的棋子构成"三子成一线"(同一行或列或对角线全是某人的棋子)，谁就
用圆圈表示 MAX，用叉号代表 MIN
比如左图中就是 MAX 取胜的棋局。

估价函数定义如下设棋局为 P，估价函数为
e(P)。

(1) 若 P 对任何一方来说都不是获胜的位置，则 e(P)=e(那些仍为 MAX 空着的完全的行、列或对角线的总数)-e(那些仍为 MIN 空着的完全的行、列或对角线的总数)
(2) 若 P 是 MAX 必胜的棋局，则 e(P)＝+ （实际上赋了 60）。

(3) 若 P 是 B 必胜的棋局，则 e(P)＝- （实际上赋了-20）。

e(P)=5-4=1
需要说明的是，+赋60，-赋-20的原因是机器若赢了，
则不论玩家下一步是否会赢，都会走这步必赢棋。

3. -剪枝算法
上述的极小极大分析法，实际是先生成一棵博弈树，然后
再计算其倒推值，至使极小极大分析法效率较低。

于是在极
小极大分析法的基础上提出了- 剪枝技术。

- 剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。

具体的剪枝方法如下：
(1) 对于一个与节点 MIN，若能估计出其倒推值的上确界，并且这个值不大于MIN 的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界，即，则就不必再扩展该MIN 节
点的其余子节点了(因为这些节点的估值对 MIN 父节点的倒推值已无任何影响了)。

这一过程称为剪枝。

(2) 对于一个或节点 MAX，若能估计出其倒推值的下确界，并且这个值不小于MAX 的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界，即，则就不必再扩展该 MAX 节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对 MAX 父节点的倒推值已无任何影响了)。

这一过程称为剪枝。

从算法中看到：
(1) MAX 节点(包括起始节点)的值永不减少；
(2) MIN 节点(包括起始节点)的值永不增加。

在搜索期间，和值的计算如下：
(1) 一个 MAX 节点的值等于其后继节点当前最大的最终倒推值。

(2) 一个 MIN 节点的值等于其后继节点当前最小的最终倒推值。

4．输赢判断算法设计
因为每次导致输赢的只会是当前放置的棋子,输赢算法中只需从当前点开始扫描判断是否已经形成三子。

对于这个子的八个方向判断是否已经形成三子。

如果有，则说明有一方胜利，如果没有则继续搜索，直到有一方胜利或者搜索完整个棋盘。

三、实验代码
#include<iostream>
using namespace std;
int num=0; <<endl;
return 0;
}
if(val>m){ <<endl;
return 0;
}
goto L5;
}
else{ <<endl;
return 0;
}
for(int x=0;x<3;x++){
for(int y=0;y<3;y++){
if(now[x][y]==0){
now[x][y]=1;
cut(val,dep,1);
if(Checkwin()==1){
cout<<"电脑将棋子放在:"<<x+1<<y+1<<endl;
PrintQP();
cout<<"电脑获胜! 游戏结束."<<endl;
return 0;
}
if(val>m){
m=val;
x_pos=x;y_pos=y;
}
val=-10000;
now[x][y]=0;
}
}
}
now[x_pos][y_pos]=1;
val=-10000;
m=-10000;
dep=1;
cout<<"电脑将棋子放在:"<<x_pos+1<<y_pos+1<<endl;
PrintQP();
cout<<endl;
num++;
value();
if(q==0){
cout<<"平局!"<<endl;
return 0;
}
goto L4;
}
return 0;
}
int main(){
computer();
system("pause");
return 0;
}
4. 主要函数
1 估值函数
估价函数：int CTic_MFCDlg::evaluate(int board[])
完成功能：根据输入棋盘，判断当前棋盘的估值，估价函数为前面所讲：
若是 MAX 的必胜局，则 e = +INFINITY，这里为+60
若是 MIN 的必胜局，则 e = -INFINITY，这里为-20，这样赋值的原因是机器若赢了，则不考虑其它因素。

其它情况，棋盘上能使 CUMPUTER 成三子一线的数目为 e1
棋盘上能使 PLAYER成三子一线的数目为 e2，
e1-e2 作为最终权值
参数： board:待评估棋盘
返回：评估结果
剪枝算法
AlphaBeta 剪枝主函数：
int CTic_MFCDlg::AlphaBeta(int Board[], int Depth, int turn, int Alpha, int Beta, int *result)
完成功能：根据输入棋盘，搜索深度，及其他参数，给出一个相应的最优解，存入result 中。

参数：board :待评估棋盘
Depth :搜索深度
turn :当前是机器走(MAX 结点)还是玩家走(MIN 结点)
Alpha :alpha 值，第一次调用默认-100
Beta :beta 值，第一次调用默认+100
result :输出结果
返回：若当前点为 MAX 节点，则返回 alpha 值；
若
当前
点为
MIN
节
点，
则返
回
beta
值
３.
判断
胜负
i
nt
CTic
_MFC
Dlg: :isWin(int curPos)
完成功能：根据输入棋盘，判断当前棋盘的结果，COMPUTER 胜PLAYER 胜平局
参数：board:待评估棋盘
返回：-1 表示：尚未结束
0 表示：平局
1 表示：PLAYER 胜
2 表示：COMPUTER 胜
五、实验截图
六、实验总结
通过本次实验进一步对老师课堂上所讲的 -剪枝有了更加深刻的了解，对它的一般实现有了初步的认识。

搜索深度并非越深越好，局限于估值函数是根据能够成三子一线的数目决定的，所以搜索到最后一层，如果有人胜，则出现，如果没人胜，则三子一线数目为 0，所以毫无意义。

这也是为什么大多数情况下都是平局的原因。