Python3实现AI五子棋【初版】

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-11-23
本文转载至知乎ID:Charles(白露未晞)知乎个人专栏
下载W3Cschool手机App,0基础随时随地学编程>>戳此了解

导语

闲来无事写了个比较愚蠢的AI五子棋。

T_T当然你好好和它下,它还是比较机智的。

让我们愉快地开始吧~~~

相关文件

网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1DV09ZdyNMoZF2KoKQ4GH_A 

密码: ujrh

开发工具

Python版本:3.6.4

相关模块:

graphics模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量即可。

注:

graphics模块在相关文件中已经提供,就是一个py文件,直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。

原理简介

对于五子棋这样的博弈类AI,很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍,找到最优的落子点。这里有两个问题:

(1)如何把所有可能的情况都尝试一遍;

(2)如何定量判断某落子点的优劣。

对于第一个问题,其实就是所谓的博弈树搜索,对于第二个问题,其实就是所谓的选择评估函数。评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣,其形式也千变万化。可以说,每个评估函数就是一个选手,对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施,当然他们的棋力也就因此各不相同了。

但博弈树搜索就比较固定了,其核心思想无非是让计算机考虑当前局势下之后N步所有可能的情况,其中奇数步(因为现在轮到AI下)要让AI方的得分最大,偶数步要让AI方的得分最小(因为对手也就是人类,也可以选择最优策略)。

当然这样的搜索其计算量是极大的,这时候就需要剪枝来减少计算量。例如下图:

其中A代表AI方,P代表人类方。AI方搜索最大值,人类方搜索最小值。因此Layer3的A1向下搜索的最终结果为4,Layer3的A2向下搜索,先搜索Layer4的P3,获得的分值为6,考虑到Layer2的P1向下搜索时取Layer3的A1和A2中的较小值,而Layer3的A2搜索完Layer4的P3时,其值就已经必大于Layer3的A1了,就没有搜索下去的必要了,因此Layer3到Layer4的路径3就可以剪掉了。

上述搜索策略其实质就是:

minimax算法+alpha-beta剪枝算法。

了解了上述原理之后,就可以自己写代码实现了。当然实际实现过程中,我做了一些简化,但万变不离其宗,其核心思想都是一样的。

具体实现过程详见相关文件中的源代码。

使用演示

在cmd窗口运行GobangAI.py文件即可。

下面的视频是我和AI的一局对弈,我执黑先行,所以赢的比较轻松T_T。毕竟五子棋先手者优势巨大,或者说在某些情况/规则下是必胜的。至于原因,在相关文件中提供了两篇论文,感兴趣的可以看看。

点击查看视频

更多

之后有时间的话会研究一下基于深度学习的AI五子棋算法,目前这个版本还是比较low的,当然你好好和它下的话,它还是可以走出一些精妙的步子的。

T_T没有仔细测试,如果有什么bug可以留言反馈给我,我会进行修复。

以上内容是否对您有帮助:

二维码
建议反馈
二维码