基于极大极小分析法的井字棋对弈
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。
井字棋项目报告
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作者:王 卓 田丽青 (培养单位:中科院生物物理研究所)
程序界面
程序实现的功能:
(1) 人人对战,双方轮流下棋子; (2) 人机对战,人与电脑轮流下棋子; (3) 人机对战模式能选择电脑先下或者人先 下; (4) 人机对战模式可以选择难度; (5) 不限步数悔棋或重下棋子; (6) 保存棋谱(或残局)、载入棋谱;
悔棋或重下某步棋
manual[][3] step=3 保存格式: 1 1:MAX方; -1:MIN方; 0 2 ......
表示棋子的坐标;
悔棋: step--;
从manual中读取 0..step 的棋步
重下某步棋: step++;
重画棋盘
棋谱文件格式
----------------------------------------------------------8 //表示总共有多少棋步,sizeNum; 7 //表示保存棋谱时,棋盘状态处于哪一步,stepNum; -1 0 0 //以下数据均为具体棋步: 111 /*第一个数字表下棋方; -1 0 2 -1标示“人”,1标示“电脑”; 101 第二、三个数字表示棋步的x、y坐标;*/ -1 2 1 110 -1 1 2 122 -----------------------------------------------------------棋谱文件的扩展名为:*.ttm;
人机对战(3)
如果棋盘状态p满足MAX胜出,则 e(p)=100*depth depth度量此时状态p位于搜索树的层次, 即: depth =(预设的搜索深度-当前搜索深度) p在搜索树上每下降一层,depth--; 如果棋盘状态p满足MIN胜出,则 e(p)=-100*depth
井字棋剪枝算法
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井字棋剪枝算法
井字棋剪枝算法是一种基于博弈树搜索的算法,被用于解决井字棋游戏中的最佳下棋策略问题。
该算法通过递归地搜索可能的游戏状态,找到当前最佳的下棋决策,并剪去一些无需继续搜索的不必要的节点,以减少搜索的时间和空间复杂度。
井字棋剪枝算法的基本思想是采用极大极小值搜索,即假设玩家A和玩家B轮流下棋,A追求最大化自己的得分,B追求最小化A的得分。
算法通过递归地搜索游戏树的每个可能节点,为每个节点计算一个得分,然后根据当前轮到的玩家是A 还是B来选择得分最大或最小的子节点。
在搜索过程中,剪枝算法会根据一些启发式规则来判断当前搜索的节点是否值得继续搜索。
如果某个节点的某个分支已经可以确定最终结果,即玩家A或B已经取得胜利或者平局,那么该节点的搜索可以提前结束,不再继续搜索该节点的其它分支。
这样可以避免重复计算和不必要的搜索,提高程序的搜索效率。
井字棋剪枝算法的核心是搜索和剪枝策略的设计,包括如何评估每个游戏状态的得分、如何判断游戏是否结束、如何选择得分最大或最小的子节点以及如何进行剪枝等方面的问题。
这些设计需要根据具体的游戏规则和需求来进行调整和优化。
博弈树极大极小算法举例

博弈树极大极小算法举例
嘿,朋友们!今天咱就来唠唠博弈树极大极小算法。
这可不是什么深奥得让人摸不着头脑的东西哦!就好比下象棋,咱得考虑每一步走了之后,对手会怎么回应,自己又该怎样应对才能达到最好的结果。
比如说玩井字棋吧!这就是一个简单的例子。
你下了一步棋,哎呀,那接下来对方可能会怎么走呢?你得在脑子里像树枝一样展开各种可能。
对方要是走这里,那你就得这样应对;要是走那里,你又得换种办法。
这就是在构建博弈树呀!
想象一下,你和对手就像在一个充满策略的迷宫里,每一个选择都是一道门。
你在努力找到通往胜利的那扇门,而对手也在拼命阻挡你。
就好像在一场激烈的比赛中,双方都全力以赴,试图战胜对方。
再比如说猜拳!剪刀石头布,很简单吧,但这里面也藏着博弈树极大极小算法的影子呢。
你出剪刀,对方可能出石头也可能出布,那你要怎么根据对方之前的出拳习惯来决定自己这次出什么呢?是不是很有意思?
在很多游戏中都能看到这种算法的运用,它就像是一个聪明的军师,帮你分析局势,找出最佳策略。
其实,生活中也到处都是这样的“博弈”,和朋友讨论去哪里玩,和家人商量做什么菜,这些不都是在做选择,在构建小小的博弈树吗?我们都在不自觉地运用着这种智慧呢!
所以啊,博弈树极大极小算法并不是什么遥不可及的高大上概念,而是实实在在存在于我们的生活和游戏中的智慧结晶呀!它让我们的决策更明智,让游戏变得更有挑战性和乐趣。
大家都快来感受一下这神奇的算法吧!。
简单的井字棋AIDEMOMinimax算法

简单的井字棋AIDEMOMinimax算法在“类与对象”实训课上,有⼀道附加题让我们⽤ OOP 做⼀个的井字棋模拟程序,要求中电脑是随机落⼦的,这样显然不是很优雅。
回忆起以前学的对抗搜索(这⾥叫 MaxMin 算法),我继续给游戏中的电脑⼀⽅写了个 AI。
由于井字棋游戏运算规模很⼩,⼤部分的剪枝⼿段变得⽐较鸡肋,但以此为引搜索了⼀些资料,了解⼀些有趣的计算机博弈论知识,有机会再继续探究⼀下。
极⼤极⼩(Minimax)算法Minimax算法⼜名极⼩化极⼤算法,是⼀种找出失败的最⼤可能性中的最⼩值的算法(即最⼩化对⼿的最⼤得益)。
通常以递归形式来实现。
Minimax算法常⽤于棋类等由两⽅较量的游戏和程序。
该算法是⼀个零总和算法,即⼀⽅要在可选的选项中选择将其优势最⼤化的选择,另⼀⽅则选择令对⼿优势最⼩化的⼀个,其输赢的总和为0(有点像能量守恒,就像本⾝两个玩家都有1点,最后输家要将他的1点给赢家,但整体上还是总共有2点)。
很多棋类游戏可以采取此算法,例如tic-tac-toe。
Alpha-beta 剪枝Alpha-beta剪枝是⼀种搜索算法,⽤以减少极⼩化极⼤算法(Minimax算法)搜索树的节点数。
这是⼀种对抗性搜索算法,主要应⽤于机器游玩的⼆⼈游戏(如井字棋、象棋、围棋)。
当算法评估出某策略的后续⾛法⽐之前策略的还差时,就会停⽌计算该策略的后续发展。
该算法和极⼩化极⼤算法所得结论相同,但剪去了不影响最终决定的分枝。
待改进的点:判定胜利的⽅法⽐较蠢,可以⽤循环代替没有对搜索树的预计深度进⾏评估,使 AI 做出最 “快” 的策略代码可读性不强,不符合⼯程代码规范#include <bits/stdc++.h>using namespace std;class MyChess {private:char A[3][3];int step;public:MyChess();void DispChessboard();void PlayerMove();void ComputerMove();bool isFull();int MaxSearch();int MinSearch();int checkWin();};MyChess::MyChess() {memset(A,0,sizeof(A));step=0;}void MyChess::DispChessboard() {cout<<"-------------------\n";for (int i=0;i<3;i++) {cout<<"| "<<A[i][0]<<" | "<<A[i][1]<<" | "<<A[i][2]<<" |\n";cout<<"-------------------\n";}}void MyChess::PlayerMove() {int x,y;cout<<"Step "<<++step<<" piece(x,y): ";cin>>x>>y;while (A[x][y] || x>2 || x<0 || y>2 || y<0) {cout<<"ERROR!! piece(x,y): ";cin>>x>>y;}A[x][y]='O';}void MyChess::ComputerMove() { // 模拟 AI 的选择过程int x,y,score=1;for (int i=0;i<3;i++) {for (int j=0;j<3;j++) {if (!A[i][j]) {A[i][j]='X';int temp=MaxSearch();if (score>temp) x=i,y=j,score=temp;A[i][j]=0;}}}A[x][y]='X';}int MyChess::MaxSearch() { // ⼈类执⼦时,希望找到权值最⼤的⼦节点int ret=-1,sta=checkWin();if (sta) return sta;if (isFull()) return 0;for (int i=0;i<3;i++) for (int j=0;j<3;j++)if (!A[i][j]) A[i][j]='O',ret=max(ret,MinSearch()),A[i][j]=0;return ret;}int MyChess::MinSearch() { // 电脑执⼦时,希望找找到权值最⼩的⼦节点int MyChess::MinSearch() { // 电脑执⼦时,希望找找到权值最⼩的⼦节点int ret=1,sta=checkWin();if (sta) return sta;if (isFull()) return 0;for (int i=0;i<3;i++) for (int j=0;j<3;j++)if (!A[i][j]) A[i][j]='X',ret=min(ret,MaxSearch()),A[i][j]=0;return ret;}bool MyChess::isFull() { // 平局判定for (int i=0;i<3;i++)for (int j=0;j<3;j++)if (!A[i][j]) return false;return true;}int MyChess::checkWin() {for (int i=0;i<3;i++) if (A[i][0]=='O' && A[i][1]=='O' && A[i][2]=='O') return 1; for (int i=0;i<3;i++) if (A[0][i]=='O' && A[1][i]=='O' && A[2][i]=='O') return 1; for (int i=0;i<3;i++) if (A[i][0]=='X' && A[i][1]=='X' && A[i][2]=='X') return -1; for (int i=0;i<3;i++) if (A[0][i]=='X' && A[1][i]=='X' && A[2][i]=='X') return -1; if (A[0][0]=='O' && A[1][1]=='O' && A[2][2]=='O') return 1;if (A[2][0]=='O' && A[1][1]=='O' && A[0][2]=='O') return 1;if (A[0][0]=='X' && A[1][1]=='X' && A[2][2]=='X') return -1;if (A[2][0]=='X' && A[1][1]=='X' && A[0][2]=='X') return -1;return 0;}int main() {MyChess Ch; int now=1;Ch.DispChessboard();while (!Ch.isFull()) {if (now&1) {Ch.PlayerMove();if (Ch.checkWin()==1) { Ch.DispChessboard(),cout<<"You win!\n"; break; } else if (Ch.isFull()) { Ch.DispChessboard(),cout<<"Gme tie!\n"; break; } }else {puterMove();Ch.DispChessboard();if (Ch.checkWin()==-1) { cout<<"Computer win!\n"; break; }}now^=1;}return 0;}。
基于极大极小分析法的井字棋对弈

基于极大极小分析法的井字棋对弈任务分析:首先,我们要知道,“井字棋”游戏(又叫“三子棋”),是一款十分经典的益智小游戏,想必很多玩家都有玩过。
“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。
游戏时一方是电脑,另一方是玩家。
所以,这类游戏在开始时有两种方式:一种是玩家先走;另一种是电脑先走。
这是我们要考虑的第一个问题。
其次,由于与玩家对战的是计算机,所以我们要编写一个过程,它可以使程序模拟人的思维与人下棋(其实就是“人工智能”的体现),这个过程也是本游戏的关键。
此外,我们还要编写两个过程,其一用来时刻判断棋盘中是否有三个棋子连成一线;其二用来判断如果有三个棋子连成一线,是哪一方连成一线的,即判断哪一方获胜。
如图所示为井字棋的一个格局,而格局之间的关系是由比赛规则决定的.通常,这个关系不是线性的,因为从一个棋盘格局可以派生出几个格局.例如图左侧所示的格局可以派生出5歌格局.例如图右侧所示,而从每一个新的格局又可派生出4个可能出现的格局.因此,若将从对弈开始到结束的过程中所有可能出现的格局都画在一张图上,则可以得到一颗倒长的”树”.图1 对弈问题中格局之间的关系设计思路设有九个空格,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),谁就取得了胜利。
用叉号表示MAX,用圆圈代表MIN。
为了不致于生成太大的博弈树,假设每次仅扩展两层。
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。
井字棋算法设计与分析
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井字棋算法设计与分析井字棋(Tic-Tac-Toe)是一种简单而受欢迎的棋盘游戏,针对井字棋的算法设计与分析如下:算法设计:1.完全搜索算法(BruteForce):这是一种简单但耗时较长的算法。
它通过递归的方式搜索所有可能的棋局状态,然后评估每个状态的胜负情况,决定最佳的下棋位置。
该算法需要考虑回溯和剪枝技巧,以减少搜索空间的大小。
2.极小化极大算法(Minimax):这是一种常用的井字棋算法。
它通过假设对手能够选择最佳的落子位置,并最大化对手的得分,然后选择自己能够最大化自己得分的落子位置。
这个过程通过递归搜索来实现,直到达到游戏结束的状态。
3.Alpha-Beta剪枝算法:这是Minimax算法的改进版本。
Alpha-Beta剪枝算法在搜索树的过程中基于确定的上下界(alpha和beta)进行剪枝操作,以提高搜索效率。
它可以减少不必要的搜索路径,以更快地找到最佳的落子位置。
算法分析:1.时间复杂度:完全搜索算法的时间复杂度较高,约为O(9!),因为棋盘上最多有9个格子需要考虑。
而Minimax算法和Alpha-Beta 剪枝算法采用了剪枝操作,可以减少搜索的深度,从而大大降低了时间复杂度。
2.空间复杂度:井字棋的状态空间相对较小,只有9个格子可以放置X或O,因此算法的空间复杂度相对较低。
使用递归的Minimax 算法和Alpha-Beta剪枝算法只需要额外的栈空间来保存递归调用的状态。
3.最佳行动策略:Minimax算法和Alpha-Beta剪枝算法都能够找到最佳行动策略,即在给定棋局状态下选择最优的落子位置。
这些算法会考虑所有可能的行动,并根据评估函数来进行选择。
总的来说,井字棋的算法设计与分析主要涉及到完全搜索算法、Minimax算法和Alpha-Beta剪枝算法。
这些算法在时间复杂度、空间复杂度和最佳行动策略方面有不同的特点,选择适合的算法取决于具体需求和对性能的要求。
井字棋项目报告
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极大极小算法
int Max(vector< vector<int> > QP,int depth) 如果当前状态表明电脑赢棋,则Max函数返回 e(p)= 100*depth; 如果当前状态depth=0,返回此时状态p的评价函数 e(p); 如果棋盘已满,返回此时状态p的评价函数e(p) 否则生成电脑所有可能走棋后的状态,返回所有状 态Min函数返回值的最大值;
人机战(3)
如果棋盘状态p满足MAX胜出,则 e(p)=100*depth depth度量此时状态p位于搜索树的层次, 即: depth =(预设的搜索深度-当前搜索深度) p在搜索树上每下降一层,depth--; 如果棋盘状态p满足MIN胜出,则 e(p)=-100*depth
极大极小算法
No 某方是否赢棋 Yes 电脑下棋子; manTurn = 1;
某方是否赢棋 No Yes 结束
人机对战(2)
采用极大极小的搜索算法 难度由搜索树的深度控制,简单、一般、 困难分别对应于最大搜索深度为1,3,5 若p为棋盘状态,则评价函数: e(p)=(所有空格都放上MAX的棋子后三子 成一线的总数)-(所有空格都放上MIN的 棋子后三子成一线的总数)
保存和载入棋谱
载入棋谱时,将棋步数据存入manual[][3] 中,这样,就可以前后查看棋谱了; 还可以从任意一步棋处开始,继续与电脑 对战;
α β
井字棋

井字棋算法,从网上找的C/C++ 2009-11-30 18:03:17 阅读284 评论0 字号:大中小订阅摘要:本文就作者编写的井字棋程序进行了简要的介绍,并重点介绍了该程序采用的算法、程序设计方案、对算法的改进等内容。
关键字:井字棋,评估函数,极大极小值算法,α-β剪枝算法1. 程序说明本程序旨在完成一个具有人机博弈功能的井字棋程序,具有良好的用户界面、支持人机对弈和双人对弈两种模式,并具有悔棋、选择难易级别等功能。
该程序是中科院研究生院2005年秋季学期《人工智能原理》课程的项目一。
2. 设计方案2.1 设计步骤本程序最主要的任务是完成图形界面的井字棋的人机对弈模块的设计。
在人机对弈过程中,计算机方所采用的算法,也就是博弈树的搜索技术是最重要的。
所以,设计时,作者按照以下步骤进行:(1) 选定博弈算法;(2) 建立一个简单的应用程序(如字符界面程序)来测试算法;(3) 选定图形界面中要实现的其他功能(如双人对弈、悔棋、难易级别选定、联机对战等);(4) 实现图形界面的井字棋程序。
所采用的核心算法将在第3节介绍。
本程序要实现两个程序,一个是字符界面的算法测试程序,另一个是要正式提交的图形界面程序。
下面是对这两个程序的设计方案的介绍。
2.2 字符界面的算法测试程序该测试程序由标准C++编写,作者采用了极大极小值算法。
除了主程序外,它还包括具有以下功能的函数:(1) 棋盘初始化函数:void Init();(2) 打印棋盘函数:void PrintQP();(3) 用户输入落子位置函数void UserInput();(4) 判断当前棋局是否有一方获胜,并判断哪一方获胜的函数:int IsWin(State s);(5) 评估函数值计算函数:int e_fun(State s);(6) 极大极小值算法主函数:int AutoDone();其中前三个函数是对程序中当前的棋局进行读写操作的函数,第4、5个函数是对当前的棋局进行判断的函数,最后一个函数中包含了计算机决定在哪个位置落子所采用的核心算法,并且可以判断计算机落子前后棋局的状态,如果在搜索树的深度范围内能判断哪一方必胜,则可提前打印输赢信息,并结束本棋局。
JavaScript通过极大极小值算法实现AI井字棋游戏

JavaScript通过极⼤极⼩值算法实现AI井字棋游戏话不多说直接上运⾏截图:⿊棋是玩家的位置,红⾊⽅是电脑。
电脑会根据当前棋盘的情况选择⼀个对⾃⼰有利却对玩家不利的情况。
算法可以实现电脑胜利,或者电脑和玩家平局。
代码如下:<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>井字棋AI</title><style>.title {text-align: center;}.chess {display: block;/*变成块级元素,使⽤margin居中*/margin: 50px auto;box-shadow: 5px 5px 5px #B9B9B9, -2px -2px 2px #EFEFEF;cursor: pointer;}div {text-align: center;}.restart {padding: 10px 20px;background-color: #EE82EE;border-radius: 5px;color: white;cursor: pointer;}</style></head><body><h3 class="title">--井字棋--</h3><canvas class="chess" width="450px" height="450px"></canvas><div><a class="restart" onclick="rst()">重新开始</a></div></body><script>var chess = document.getElementsByClassName("chess")[0];var title = document.getElementsByClassName("title")[0];var context = chess.getContext("2d");context.strokeStyle = "#B9B9B9"window.onload = function() {drawChessBoard();Init()}function drawChessBoard() {for(var i = 0; i < 4; i++) {//设置横线起始点坐标context.moveTo(15, 15 + i * 140)//设置横线结束点坐标context.lineTo(435, 15 + i * 140)//连接2点context.stroke();//设置竖线context.moveTo(15 + i * 140, 15)//设置横线结束点坐标context.lineTo(15 + i * 140, 435)//连接2点context.stroke();}}//定义⼆维数组标记棋⼦var chessboard = []for(var i = 0; i < 4; i++) {chessboard[i] = [];for(var j = 0; j < 4; j++) {chessboard[i][j] = 0;}}const NUMBER = 3const STEP = 9const MAN = 1const COMPUTER = -1const SEARCHDEPTH = 9const INT_MAX = 999999const INT_MIN = -1000000var player = 0var isGameOver = falsevar currentDepth = 0var bestPosition = {x: 0,y: 0}function Init() {for(let i = 0; i < NUMBER; i++) {for(let j = 0; j < NUMBER; j++) {chessboard[i][j] = 0}}player = MANisGameOver = falsecurrentDepth = 0}function isEnd() {let i = 0let j = 0var count = 0for(i = 0; i < NUMBER; i++) { //⾏count = 0;for(j = 0; j < NUMBER; j++)count += chessboard[i][j];if(count == 3 || count == -3)return count / 3;}for(j = 0; j < NUMBER; j++) { //列count = 0;for(i = 0; i < NUMBER; i++)count += chessboard[i][j];if(count == 3 || count == -3)return count / 3;}count = 0;count = chessboard[0][0] + chessboard[1][1] + chessboard[2][2]; if(count == 3 || count == -3)return count / 3;count = chessboard[0][2] + chessboard[1][1] + chessboard[2][0]; if(count == 3 || count == -3)return count / 3;return 0;}function MaxMinSearch(depth) {var value = 0;if(player == MAN) value = INT_MIN;if(player == COMPUTER) value = INT_MAX;if(isEnd() != 0) {return Evaluate();}if(depth == SEARCHDEPTH) {value = Evaluate();return value;}for(let i = 0; i < NUMBER; i++) {for(let j = 0; j < NUMBER; j++) {if(chessboard[i][j] == 0) {if(player == MAN) {chessboard[i][j] = MAN;player = COMPUTER;var nextvalue = MaxMinSearch(depth + 1); player = MAN;if(value < nextvalue) {value = nextvalue;if(depth == currentDepth) {bestPosition.x = i;bestPosition.y = j;}}} else if(player == COMPUTER) {chessboard[i][j] = COMPUTER;player = MAN;var nextvalue = MaxMinSearch(depth + 1); player = COMPUTER;if(value > nextvalue) {value = nextvalue;if(depth == currentDepth) {bestPosition.x = i;bestPosition.y = j;}}}chessboard[i][j] = 0;}}}return value;}function Logic(){if (isGameOver) {if (isEnd() == MAN) {alert("游戏结束玩家胜利")} else if (isEnd() == COMPUTER) {alert("游戏结束电脑胜利")} else {alert("游戏结束平局")}}}function Evaluate() {var value = isEnd();if(value == MAN) return INT_MAX;if(value == COMPUTER) return INT_MIN; }chess.onclick = function(event) {if(player != MAN) {return;}//获取坐标var x = event.offsetX;var y = event.offsetY;x = Math.trunc((x - 15) / 140)y = Math.trunc((y - 15) / 140)ManPlay(x, y)if(isEnd() == 0 && currentDepth < 8) {ComputerPlay()if(isEnd() != 0) {isGameOver = true}} else {isGameOver = true}Logic()}function ManPlay(x, y) {chessboard[x][y] = MANDrawBroad(x,y,MAN)currentDepth++player = COMPUTER}function ComputerPlay() {MaxMinSearch(currentDepth)chessboard[bestPosition.x][bestPosition.y] = COMPUTERDrawBroad(bestPosition.x,bestPosition.y,COMPUTER)currentDepth++player = MAN}//落⼦时绘画棋盘function DrawBroad(i, j, player) {context.beginPath();context.arc(85 + i * 140, 85 + j * 140, 40, 0, 2 * Math.PI); //画圆context.closePath();var color;if(player == MAN) {color = "#000";} else {color = "red"}context.fillStyle = color;context.fill();}function rst() {window.location.reload();}</script></html>其中,代码的242⾏和244⾏中的context.beginPath();context.arc(85 + i * 140, 85 + j * 140, 40, 0, 2 * Math.PI); //画圆context.closePath();分别是落笔和抬笔的操作。
人工智能第三章井字棋实验报告

实验报告计算机科学学院工业中心204 实验室二〇一六年六月二十三日1、总体要求:1.1总体功能要求:利用不同的方法,实现人机对战过程中呈现出不同程度的智能特征:(1)利用极大极小算法、α-β剪枝来提高算法的效率。
(2)使用高级语言,编写一个智能井字棋游戏。
(3)结合极大极小算法的使用方法和α-β剪枝,让机器与人对弈时不但有智能的特征,而且计算的效率也比较高。
1.2.开发平台要求:开发者开发的软件必须能够在不同系统的电脑上正常运行,因此开发平台为:①开发环境:JDK1.6②开发工具和技术体系:为了此游戏能够很好的在不同系统中运行,因选择javaee进行开发,利用eclipse1.3项目管理要求:(1)项目程序编写过程中要适当的写一些注释,以便下次作业时能够快速的上手和以后的修改:(2)项目程序要保存在一个固定的工作区间;(3)确保代码不要太多冗余2、需求分析:2.1软件的用户需求:井字棋游戏的用户希望游戏除了有一般的功能之外,还可以通过极大极小算法、α-β剪枝等方法是的井字棋游戏能够拥有智能特征,并是的电脑在人机对弈的过程中因玩家的难度选择而体现不同程度的智能状况。
2.2软件的功能需求:本游戏需要实现功能有:(1)游戏的重新设置(2)游戏统计(如:人赢的次数、电脑赢的次数等)(3)游戏的退出(4)不同智能程度下(脑残、懵懂、正常、智能),人机对弈(5)既可以选择难度,也可以选择谁走第一步(人or电脑)2.3软件的性能需求:井字棋游戏需要以图形界面的形式表现出来,通过点击图标就可以进入游戏;在游戏进行时,人机对弈时电脑能够快速的反应并根据人的上一步动作作出,通过选择“脑残、懵懂、正常、智能”难度选择,电脑以不同程度的智能与人进行游戏对弈。
2.4 运行环境:能够运行java程序的环境(装有jdk或者jre)2.5 用户界面设计:用gridlayout进行用户界面的设计把界面中分为不同的模块。
3、软件概要设计系统的功能模块结构图4、软件详细设计4.1 开发平台与环境Eclipse;JDK1.64.2 用户界面的详细设计4.3 各个模块的具体设计①游戏界面主要是利用GridLayout来进行布局管理,把整个JFrame分成左右两部分pwleft和pwright。
博弈问题

一个简单的问题
Grundy博弈
有一堆数目为n的钱币,由两 位选手轮流进行分堆。 要求:每个选手每次只把其 中某一堆分成数目不等的两小堆。 例如选手甲把 n 分成两堆后, 轮到乙就可以挑其中一堆来分, 如此进行下去,直到有一位选手 先无法把钱币分成不相等的两堆 时就得认输。
状态空间图---Max and Min
井字棋
两个玩家,一个打圈(O),一个打叉(X),轮流在3 乘3的格上打自己的符号,最先以横、直、斜连成 一线则为胜。 设程序方 Max 用黑子“●”,而对手 Min 用白子 “○” 通过极大极小值的算法来实现机器的智能化。
5
估计函数(评价函数)f(p)的引入
f(p) = 所有空格都放上黑子后,Max的三子成线总 数 - 所有空格都放上白子后,Min的三子成线总数 p为Max方获胜,则f(p)=+∞ p为Min方获胜,则f(p)=-∞ 图的f(p)=6-4=2 由f(p)>0可以看出,这个棋局的对Max有利。 我们就可以判断哪一棵子节点是最符合机器利益的, 从而做出对应的判断。
(2,1,1,1,1,1,Max) C
Max与节点
Min或结点
对Min走后的每一个Max节点,必须证明Max对Min可能的 每一个棋局对弈后能获胜,即Max必须应付Min的所有的 招法,这是一个“与” 的含义,因此,含有Max的节点可 看成“与节点”。 对Max走后的每一个Min节点,只须证明Max有一步走赢就 可以,即Max只要考虑走一步棋使Min无法招架就成,因 此含有Min的节点可看成“或” 节点。 这样对弈过程的搜索图就呈现出“与或图”的形式。 敌对双方交替动作的搜索叫做对抗性搜索。
一字棋
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LOGO
实验原理
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),谁就取得了胜利。
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实验原理 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。是一个 3×3 的格子,一方首 先三子连成一线就胜利。
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α -β剪枝算法 β
(2) 对于一个或节点 MAX,若能估计出其 倒推值的下确界 α,并且这个 α 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 β,即 α≥β,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)。这一过程称为 β 剪枝。
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实验原理
估价函数定义如下: 设棋局为 P,估价函数为 e(P)。 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) 程序中用guzhi_fun来实现
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α -β剪枝算法 β
α-β 剪枝技术的基本思想或算法: 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。
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α -β剪枝算法 β
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 β,并且这个 β 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 α,即 α≥β,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 α 剪 枝。
极大极小算法

算法分析③
MAX
MIN
如上图,A点,MIN直接获胜,其e(P)=-∞,MAX只有选择图上的走步,获胜 的把握才更大。
叉代表MAX 方,圆圈代表MIN方
向上值的传播规则: 若父状态在MIN层,那么孩子中最小值被传递上去 若父状态在MAX层, 那么孩子中最大值被传递上去
算法分析①
MAX
MIN
MAX
由于上图所示位置具有最大的倒推值,它应当选取为MAX的 第一步(正好是MAX的最好的优先走步)
算法分析②
MAX
MIN
现在图中MAX有两个可能“最好的”优先走步,假设MAX走了图上指明的那一步
算法分析和举例
例子:一字棋(或井字棋)算法分析
• 设棋局为P,估价函数为e(P)。 规定: (1) 若P对任何一方来说都不是获胜的位置,则e(P)=e(所有空格都放 上MAX的棋子后三字成一线的总数)-e(所有空格都放上MIN的棋 子后三字成一线的总数) (2) 若P是MAX必胜的棋局,则e(P)=+∞。 (3) 若P是MIN必胜的棋局,则e(P)=-∞。 比如P如右图示,则e(P)=6-4=2
1、极大极小策略 是考虑双方对弈若干步之后,从可能的步中选一步相对好的步法 来走,即在有限的搜索深度范围内进行求解 • 定义一个静态估价函数f ,以便对棋局的态势作出优劣评估 规定: • MAX和MIN代表对弈双方 • P代表一个棋局(即一个状态) • 有利于MAX的态势,f(p)取正值 • 有利于MIN的态势,f(p)取负值 • 态势均衡,f(p)取零值 2、MINMAX的基本思想: (1)当轮到MIN 走步时,MAX应该考虑最坏的情况(即f(p)取极小值) (2)当轮到MAX 走步时,MAX应该考虑最好的情况(即f(p)取极大值) (3)评价往回倒推时,相应于两位棋手的对抗策略,交替使用(1) 和(2)两种方法传递倒推值。
人工智能井字棋

实验报告课程名称:人工智能实验名称:井字棋学院:专业班级:学生姓名:学号:」、实验目的:(1)了解极大极小算法的原理和使用方法,并学会用a-B剪枝来提高算法的效率。
(2)使用C语言平台,编写一个智能井字棋游戏。
(3)结合极大极小算法的使用方法和a - B剪枝,让机器与人对弈时不但有智能的特征,而且计算的效率也比较高。
二、设计思想:井字棋是一个流传已久的传统游戏。
游戏由两个人轮流来下,分别用“X ”和“ 0”来代替自身的棋子。
棋盘分9个格,双方可以在轮到自己下的时候,可以用棋子占领其中一个空的格子。
如果双方中有一方的棋子可以连成一条直线,则这一方判胜,对方判负。
当所有的格子都被占领,但双方都无法使棋子连成一条直线的话,则判和棋。
这是一个智能型的井字棋游戏,机器可以模拟人与用户对弈。
当轮到机器来下的时候,机器会根据当前棋局的形势,利用极大极小算法算出一个评价值,判断如何下才对自身最有利,同时也是对方来说对不利的,然后下在评价值最高的地方。
另外利用a - B剪枝,使机器在搜索评价值的时候不用扩展不必要的结点,从而提高机器计算的效率。
在用户界面方法,用一个3X3的井字格来显示用户与机器下的结果。
当要求用户输入数据的时候会有提示信息。
用户在下的过程中可以中途按下“0”退出。
当用户与计算机分出了胜负后,机器会显示出比赛的结果,并按任意键退出。
如果用户在下棋的过程中,输入的是非法字符,机器不会做出反应。
三、程序主要流程(1)主函数部分:(一)打印出欢迎信息,提示用户输入是否先下,如果用户选择先下,跳到第二步,否则,跳到第三步。
(二)调用man()。
(三)调用com(),判断棋局是否分出胜负。
判断是否分出了胜负,是的话跳到第五步。
(四)调用man(),判断棋局是否分出胜负。
判断是否分出胜负,是的话跳到第五步。
否则跳到第三步。
(五)打印棋盘和比赛结果,退出程序。
(2)Man()函数部分(一)、让用户选择要下的位置,判断用户下完是否已经取胜。
极大极小值算法在军旗中的运用

极大极小值算法在军旗中的运用(原创版)目录1.引言2.极大极小值算法的概念与原理3.军旗游戏中的运用4.算法的具体应用5.算法的优缺点6.结论正文【引言】极大极小值算法是一种广泛应用于优化问题的算法,其原理是寻找一个函数的极大值或极小值。
在军旗游戏中,这种算法被广泛应用于寻找最佳的策略,以便在游戏中获胜。
本文将探讨极大极小值算法在军旗游戏中的运用。
【极大极小值算法的概念与原理】极大极小值算法是一种数学优化算法,其目标是找到一个函数的极大值或极小值。
该算法的基本思想是,通过计算函数的导数,找到函数的临界点,然后通过二阶导数测试确定这些临界点是极大值还是极小值。
在军旗游戏中,这种算法被用来寻找最佳的策略,以便在游戏中获胜。
【军旗游戏中的运用】在军旗游戏中,玩家需要根据自己手中的牌,选择最佳的出牌策略,以便在游戏中获胜。
由于游戏中的牌型复杂多样,因此需要一种有效的算法来帮助玩家找到最佳的策略。
极大极小值算法正是一种非常有效的算法,可以帮助玩家找到最佳的出牌策略。
【算法的具体应用】在军旗游戏中,极大极小值算法的具体应用如下:1.首先,根据玩家手中的牌,构建一个出牌策略函数,该函数的输入是玩家手中的牌,输出是最佳的出牌策略。
2.然后,对出牌策略函数求导,得到函数的导数函数。
3.令导数函数等于零,求得函数的临界点。
4.最后,通过二阶导数测试,确定这些临界点是极大值还是极小值,从而找到最佳的出牌策略。
【算法的优缺点】极大极小值算法在军旗游戏中的运用,具有以下优点:1.可以帮助玩家找到最佳的出牌策略,从而提高游戏的胜率。
2.算法简单易懂,容易实现。
然而,极大极小值算法也存在以下缺点:1.只能求解凸优化问题,对于非凸优化问题,该算法无法求解。
2.在计算过程中,需要对函数求导,因此对函数的导数函数的求解能力有较高的要求。
【结论】极大极小值算法在军旗游戏中的运用,可以帮助玩家找到最佳的出牌策略,从而提高游戏的胜率。
井字棋课程设计报告

软件工程课程设计报告题目:井字棋游戏班级:2013软件工程学号:*****************姓名:***二○一四年十二月一日课程设计题目说明书第一章可行性研究1.1引言1.1.1可行性研究目的在课程设计项目中,井字棋游戏设计作为初学者的我们来说,是个比较适合和有研究意义的题目。
“井字棋”游戏(又叫“三子棋”),或是一字棋,是一款十分经典的益智小游戏,想必很多玩家都有玩过。
“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。
虽然这只是个很简单的小游戏,但作为初学者的我们认识项目设计的技巧与结构及其概念的理解,封装性、继承派生、多肽的理解及实现,是比较好的课题。
对我们以后的大型程序的设计奠定了基础。
所以作为我们这次的课程设计项目来说,我们认为是个很好的、有可研究性的设计项目。
1.1.2背景(说明井字棋设计背景,开发目的等)对于21世纪的人们来说,游戏日益成为我们生活中必不可少的休闲娱乐工具。
为了满足人们的需要,现在越来越多的人们把游戏作为一种商品对待,就比如中国,像盛大、网易、滕讯等大型的游戏开发公司更把游戏的研究看作是一棵摇钱树,所以游戏程序设计人员在未来是不可多得的人才。
对于学软件工程的我们来说,一个优秀的程序员也许是我们学习的优秀目标,所以在出始阶段我们就注重项目设计的理念,而且喜欢游戏的我们更希望自己在将来能够做出一个自己很满意且适合市场的游戏来,所以我们这次以这个为题目就是想熟悉游戏编程的最基础的设计思想和实现手段的了解,为我们以后打下基础。
虽然井字棋是个很简单的小游戏,基本上人们都不玩了,但是作为一种我们的设计项目,我们都觉得是个很好的且适合的项目。
1.2可行性研究的前提1.2.1要求(说明井字棋的预期要求)功能:屏幕输出棋盘和棋子(可用特殊符号代替);实现:用户与电脑下棋(可选)功能和修改。
《极小极大分析法》PPT课件

(3)倒推值-------极小极大分析法
当端节点的估值计算出来后,再推算出父节 点的得分,这样计算出的父节点的得分称为倒推 值。
对“或”节点,选其子节点中一个最大的得 分作为父节点的得分; 对“与”节点,选其子节点中一个最小的得 分作为父节点的得分;
9
2
2
-1
1
72
14
4 -1
Example 4
S3=-
S4>=0
S5=-
-
2-1=1
1-1=0
-
2-1=1
1-1=0
1-1=0
- 2-2=0
2―2=0
1-2=-1
2-1=1 2-1=1
1-1=0
2-1=1
23
-
2-2=0
2-2=0
2-2=0
设有如图所求的九个空格,由A,B二个对弈,轮到 谁走棋就往空格上放一只自己的棋子,谁先使自已的棋 子构成“三子成一线”谁就取得了胜利 。
设A的棋子用 来表示,B的棋子用 来表示。
根据问题的特性信息定义一个估价函数,用来估算当前博弈
树节点的得分__-----静态估值(decide which one is better)
5
例2:5 chesspiece game
根据问题的特性信息定义一个估价函数,用来估算当前博弈树节 点的得分__-----静态估值(decide where next black one will go) 6
4.5.2 极小极大分析法基本思想
(1)站在X方
设博弈的双方中一方为X,另一方为Y,站在X方立 场上为其寻找一个最优行动方案。 (2)向前搜索若干步
图中节点旁的数字分别表示相应节点的静态估值或倒推值。
人工智能α-β剪枝实现地一字棋实验报告材料

实验5:α-β剪枝实现一字棋一、实验目的学习极大极小搜索与α-β剪枝算法实现一字棋。
二、实验原理"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"游戏的规如此与"五子棋"十分类似,"五子棋"的规如此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。
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) 假如P 对任何一方来说都不是获胜的位置,如此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) 假如P 是MAX 必胜的棋局,如此e(P)=+∞〔实际上赋了60〕。
(3) 假如P 是B 必胜的棋局,如此e(P)=-∞〔实际上赋了-20〕。
e(P)=5-4=1需要说明的是,+∞赋60,-∞赋-20的原因是机器假如赢了,如此不论玩家下一步是否会赢,都会走这步必赢棋。
3. α -β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根底上提出了α-β剪枝技术。
α-β剪枝技术的根本思想或算法是,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X围,与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。
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基于极大极小分析法的井字棋对弈任务分析:首先,我们要知道,“井字棋”游戏(又叫“三子棋”),是一款十分经典的益智小游戏,想必很多玩家都有玩过。
“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。
游戏时一方是电脑,另一方是玩家。
所以,这类游戏在开始时有两种方式:一种是玩家先走;另一种是电脑先走。
这是我们要考虑的第一个问题。
其次,由于与玩家对战的是计算机,所以我们要编写一个过程,它可以使程序模拟人的思维与人下棋(其实就是“人工智能”的体现),这个过程也是本游戏的关键。
此外,我们还要编写两个过程,其一用来时刻判断棋盘中是否有三个棋子连成一线;其二用来判断如果有三个棋子连成一线,是哪一方连成一线的,即判断哪一方获胜。
如图所示为井字棋的一个格局,而格局之间的关系是由比赛规则决定的.通常,这个关系不是线性的,因为从一个棋盘格局可以派生出几个格局.例如图左侧所示的格局可以派生出5歌格局.例如图右侧所示,而从每一个新的格局又可派生出4个可能出现的格局.因此,若将从对弈开始到结束的过程中所有可能出现的格局都画在一张图上,则可以得到一颗倒长的”树”.图1 对弈问题中格局之间的关系设计思路设有九个空格,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),谁就取得了胜利。
用叉号表示MAX,用圆圈代表MIN。
为了不致于生成太大的博弈树,假设每次仅扩展两层。
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)=+∞。
(3) 若P是B必胜的棋局,则e(P)=-∞。
要注意利用棋盘位置的对称性,在生成后继节点的位置时,下列博弈结局都是相同的棋局(在博弈中,一宇棋的分枝系数比较小起初是由于对称性,而后是由于棋盘上未布子的空格减少所致)。
现在我们假设MAX走了这一步,而MIN的回步是直接在X上方的空格里放上一个圆圈(对MAX来说这是一步坏棋,他一定没有采用好的搜索策略)。
下一步,MAX又在新的格局下搜索两层.现在图中MAX有两个可能“最好的”优先走步,假设MAX走了图上指明的那一步。
而MIN为了避免立即败北被迫走了另一步,从而产生如下棋局:MAX再次搜索.在这棵树中某些端节点(例如其中一个标记着A)代表MIN获胜,因此它们的估值为—∞。
当这些估值被倒推回去时,可看到MAX的最好的也是唯一能使他避免立即失败的一个走步。
现在,MIN可以看出MAX必然在他的下一走步中获胜,因此,MIN只好认输。
流程图设计步骤(1) 选定博弈算法;(2) 建立一个简单的应用程序(如字符界面程序)来测试算法;(3) 选定图形界面中要实现的其他功能;(4) 实现图形界面的井字棋程序。
算法测试程序功能的函数:(1) 可能胜利的方法:struct CHESS_MAN(2)显示棋盘边框: void disp_chess_board(void)(3) 打印棋盘函数:void init_chess_board(void)(4) 用户输入落子位置函数: int enter_chess_man(5) 判断函数: int chk_winner(int player)(6)评估函数值计算函数:int get_best_chess(判断哪一方获胜包含在5和6中)总程序:#include "stdio.h"#include "malloc.h"#define SIZE 3#ifndef FALSE#define FALSE 0#endif#ifndef TRUE#define TRUE 1#endif#define NONE 0#define PLAYER_A 1#define PLAYER_B 2#define WARNNING 255#define COMPETITOR 200#define WINNER -1char chessboard[SIZE][SIZE];struct CHESS_MAN{int row;int col;};/*PLAYER可能胜利的方法*/int get_value(int player){int i,j,ret=0;int row,col,inc;int bNONE=FALSE;/*检查所有行*/for(i=0;i<SIZE;i++){row=SIZE;bNONE=FALSE;for(j=0;j<SIZE;j++){if(chessboard[i][j]==player) row--; /*如果该位置有player的棋子占据*/if(chessboard[i][j]==NONE) bNONE=TRUE; /*如果该位置还没有棋子占据,则返回bNONE为TRUE*/}if(row==1&&bNONE==TRUE) return WARNNING; /*电脑:该行中有一个空位且有对手下的2个旗子,则可能会输掉该局,返回WARNNING值)*/else if(row==SIZE) ret++; /*电脑:该行中没有player的棋子,ret+1*/}/*检查所有列*/for(i=0;i<SIZE;i++){col=SIZE;bNONE=FALSE;for(j=0;j<SIZE;j++){if(chessboard[j][i]==player) col--; /*如果该位置有player的棋子占据*/if(chessboard[j][i]==NONE) bNONE=TRUE; /*如果该位置还没有棋子占据,则返回bNONE为TRUE*/}if(col==1&&bNONE==TRUE) return WARNNING; /*电脑:该列中有一个空位且有对手下的2个旗子,则可能会输掉该局,返回WARNNING值*/else if(col==SIZE) ret++; /*电脑:该列中没有player的棋子,ret+1*/}/*检查左对角线*/inc=SIZE;bNONE=FALSE;for(i=0,j=0;i<SIZE;i++,j++){if(chessboard[i][j]==player) inc--; /*如果该位置有player的棋子占据*/if(chessboard[i][j]==NONE) bNONE=TRUE; /*如果该位置还没有棋子占据,则返回bNONE为TRUE*/}if(inc==1&&bNONE==TRUE) return WARNNING; /*电脑:左对角线中有一个空位且有对手下的2个旗子,可能会输掉该局,返回WARNNING值*/ else if(inc==SIZE) ret++; /*电脑:左对角线中没有player的棋子,ret+1*//*检查右对角线*/inc=SIZE;bNONE=FALSE;for(i=0,j=SIZE-1;i<SIZE;i++,j--){if(chessboard[i][j]==player) inc--; /*如果该位置有player的棋子占据*/if(chessboard[i][j]==NONE) bNONE=TRUE; /*如果该位置还没有棋子占据,则返回bNONE为TRUE*/}if(inc==1&&bNONE==TRUE) return WARNNING; /*电脑:右对角线中有一个空位且有对手下的2个旗子,可能会输掉该局,返回WARNNING值*/ else if(inc==SIZE) ret++; /*电脑:右对角线中没有player的棋子,ret+1*/return ret;};/*显示棋盘图形边框*/void disp_chess_board(void){int i,j;/*显示棋盘最顶层边框*/for(i=0;i<SIZE*4+1;i++)printf("-");printf("\n");/*显示3层棋盘格落子情况及其左、右和下边框*/for(i=0;i<SIZE;i++){printf("|");for(j=0;j<SIZE;j++){if(chessboard[i][j]==PLAYER_A) printf(" o |"); /*如果是PLAYER_A落子则用o表示棋子*/else if(chessboard[i][j]==PLAYER_B) printf(" x |"); /*如果是PLAYER_B落子则用x表示棋子*/else printf(" |");}printf("\n");/*输出该层下边框*/for(j=0;j<SIZE*4+1;j++)printf("-");printf("\n");}return;};/*棋盘初始状况*/void init_chess_board(void){int i,j;for(i=0;i<SIZE;i++)for(j=0;j<SIZE;j++)chessboard[i][j]=NONE;return;};/*玩家落子*/int enter_chess_man(int row, int col, int player){if(row>=SIZE||col>=SIZE) return FALSE; /*输入位置超出棋盘坐标,不能落子*/if(chessboard[row][col]!=NONE) return FALSE; /*输入当该位置已有棋子占据,不能落子*/chessboard[row][col]=player; /*玩家落子*/return TRUE;};/*判断胜利状况*/int chk_winner(int player){int i,j;int col,row,inc;/*占满一行*/for(i=0;i<SIZE;i++){row=TRUE;for(j=0;j<SIZE;j++){if(chessboard[i][j]!=player) row=FALSE;}if(row==TRUE) return TRUE;}/*占满一列*/for(i=0;i<SIZE;i++){col=FALSE;for(j=0;j<SIZE;j++){if(chessboard[j][i]!=player) col=FALSE;}if(col==TRUE) return TRUE;}/*占满左对角线*/inc=TRUE;j=0;for(i=0;i<SIZE;i++){if(chessboard[i][i+j]!=player) inc=FALSE;}if(inc==TRUE) return TRUE;/*占满右对角线*/inc=TRUE;j=SIZE-1;for(i=0;i<SIZE;i++){if(chessboard[i][j-i]!=player) inc=FALSE;}if(inc==TRUE) return TRUE;/*还没有一方胜利*/return FALSE;};/*最佳的一步棋*/int get_best_chess(struct CHESS_MAN *best_chess, int player, int other){int chess_value[9];struct CHESS_MAN chess[9];int i,j,cur=0;for(i=0;i<SIZE;i++){for(j=0;j<SIZE;j++){chess[cur].row=i;chess[cur++].col=j;}}for(i=0;i<9;i++){if(enter_chess_man(chess[i].row,chess[i].col,player)==TRUE){chess_value[i]=get_value(other); /**/if(chk_winner(player)==TRUE) chess_value[i]=WINNER; /*玩家未胜利,则chess_value[i]为WINNER*/chessboard[chess[i].row][chess[i].col]=NONE; /*玩家落子位置错误,棋盘为0*/}else chess_value[i]=COMPETITOR; /* 玩家落子位置正确,*/}/*选择值为最低的chess_value*/cur=0;for(i=0;i<9;i++){if(chess_value[cur]>chess_value[i]) cur=i;}/**/best_chess->row=chess[cur].row;best_chess->col=chess[cur].col;return chess_value[cur];};/*检查是否还有未落子的棋格*/int chk_full(void){int i,j;for(i=0;i<SIZE;i++)for(j=0;j<SIZE;j++){if(chessboard[i][j]==NONE) return FALSE;}return TRUE;};int main(void){int i;struct CHESS_MAN best_chess;int player=PLAYER_A; /*玩家先手*/int competitor=PLAYER_B; /*电脑后手*/int bEND=FALSE; /*初始bEND的值*/int row,col; /*玩家输入所下棋子的位置*/init_chess_board(); /*初始棋盘数据*/disp_chess_board(); /*绘制棋盘边框*/while(bEND==FALSE) /*若bEND为FALSE,则判定棋局结束*/ {if(player==PLAYER_A){/*轮到玩家下棋时,显示玩家坐标输入提示*/do{printf("] 请输入您落子的位置: \n");printf("] 行坐标为: ");scanf("%d",&row);printf("] 列坐标为: ");scanf("%d",&col);if(enter_chess_man(row-1,col-1,player)==TRUE) /*玩家落子正确,棋盘坐标显示,并结束该循环*/{printf("] 您落子的位置是[%d][%d]\n",row,col);break;}else printf("] 您输入的棋盘坐标错误,请重新输入\n"); /*玩家落子坐标错误提示*/}while(TRUE);}else{/*电脑选择最佳位置下棋并显示落子的棋盘坐标提示*/get_best_chess(&best_chess,player,competitor);enter_chess_man(best_chess.row,best_chess.col,player);printf("] 电脑落子的位置是[%d][%d]\n",best_chess.row+1,best_chess.col+1);}/*显示当前棋盘落子状况*/disp_chess_board();/*判断胜负后,显示该棋局的胜利者提示*/bEND=TRUE;if(chk_winner(player)) printf("] 胜利者是Player %d.\n",player);else if(chk_winner(competitor)) printf("] 胜利者是Player %d.\n",competitor);else if(chk_full()) printf("] 平局.\n");else bEND=FALSE;competitor=player;if(player==PLAYER_A) player=PLAYER_B;else player=PLAYER_A; };printf("\n\n本棋局结束.\n\n"); /*该局已结束*/return 0;};运行结果示例总结:在本程序中的井字棋程序使用了极大极小值算法,这种算法的思想是“考虑双方对弈若干步之后,从可能的走法中选一步相对较好的走法来走”,并且“在有限的搜索深度范围内进行求解”。