Day26-暗棋遊戲

在現今人工智慧的領域中，遊戲AI的研究一直是一個重要的課題。暗棋作為一種具有中國特色的棋類遊戲，吸引了許多研究者的注意。本文將介紹人機對弈中暗棋AI的設計思路，主要聚焦於minimax演算法的應用，並深入探討了評估函式和翻棋選擇的方法。

1. 規則介紹

暗棋是一種兩人對弈的棋類遊戲，棋盤為4x8的方形格子，棋子分為紅方和黑方，每方16枚棋子。棋子在下棋前是背面朝上的，玩家需要翻開棋子才能知道其身份。遊戲目標是將對方的帥（將）吃掉。

2. 演算法思想

本文採用了minimax演算法作為暗棋AI的核心思想。minimax演算法是一種用於決策樹的搜索算法，旨在找到最佳的行動策略，即使對手也採取最佳反應。其流程如下：

1. 在每一個層級，AI都假設對手會做出對自己最不利的行動（最小化）。
2. 在遞迴過程中，AI選擇會導致自身最大收益的行動（最大化）。

3. 評估函式

在minimax演算法中，評估函式起著關鍵作用，它用於評估棋盤局勢的優劣。本文使用了靜態和動態評估的方法：

• 靜態評估：根據每個棋子的大小和彼此間的距離計算得分。
• 動態評估：考慮棋子之間的威脅程度，以動態調整棋子價值。

4. 子力計算與威脅度計算

對於子力計算，本文提出了動態調整的方法，考慮了每種棋子的基本價值以及其所能吃到的存活棋子數。而在威脅度計算中，除了基本子力之外，還考慮了棋子之間的距離，以評估威脅的程度。

5. 翻棋選擇

在minimax演算法中，為了提高AI的决策效率，選擇了在第一次計算時就進行翻棋的計算。為了避免計算複雜度過大，僅在第一次計算時考慮翻棋，並使用機率計算進行最終選擇。

6. 結論　

暗棋AI的實踐不僅挑戰了AI在棋類遊戲中的應用能力，同時也體現了minimax演算法的強大性能。通過對暗棋規則的深入理解和對演算法思想的巧妙應用，暗棋AI將成為人機對弈中一個有力的競爭者。