五子棋人机博弈Java

### Java 实现五子棋 AI 对战

#### 构建基本框架
为了构建一个完整的五子棋AI对战程序，首先需要定义棋盘类`GomokuBoard`来管理棋局状态以及提供基础操作方法。

public class GomokuBoard {
    private static final int SIZE = 15; // 棋盘大小
    private char[][] board;

    public GomokuBoard() {
        this.board = new char[SIZE][SIZE];
        initializeBoard();
    }

    private void initializeBoard(){
        for(int i=0;i<SIZE;i++){
            Arrays.fill(board[i], '.'); // 使用'.'表示空位置
        }
    }

    /**
     * 判断是否可以在指定坐标放置棋子
     */
    public boolean isValidMove(int row, int col){
        return (row >= 0 && row < SIZE && col >= 0 && col < SIZE && board[row][col] == '.');
    }

    /**
     * 放置一枚棋子到指定位置
     */
    public void makeMove(char player,int row ,int col){
        if(isValidMove(row,col)){
            board[row][col]=player;
        }else{
            throw new IllegalArgumentException("Invalid move");
        }
    }

    /**
     * 打印当前棋盘状况
     */
    public void displayBoard(){
        System.out.println("\nCurrent Board:");
        for (char[] chars : board) {
            for (char aChar : chars) {
                System.out.print(aChar+" ");
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

#### 设计评估函数
接着设计用于评价每一个可能走法的价值的评估函数。这里采用了一种简化版的方法，即通过计算特定模式（如活二、死三等）出现次数并赋予相应权重来进行打分[^3]。

import java.util.HashMap;

class Evaluation {

    private HashMap<String,Integer> patternScores=new HashMap<>();

    public Evaluation(){
        initPatternScore();    
    }

    private void initPatternScore(){
        // 初始化各种形态得分表
        patternScores.put("22",8);      // 双方各一子相连得8分
        patternScores.put("222",70);    // 己方两子连成一线得70分
        patternScores.put("1111",9000); // 敌方形成四连不得让其完成五连
        ...
    }

    /**
     * 计算某个格子周围的局势分数
     */
    public int evaluatePosition(GomokuBoard gb,int row,int col,char selfColor){
        String key=""; 
        int score=0;
        
        // 遍历八个方向获取字符串形式的关键字
        for(Direction d:Direction.values()){
            StringBuilder sb=getLineString(gb,row,col,d,selfColor);
            while(sb.length()>4)sb.delete(0,sb.length()-4);
            key+=sb.toString()+"_";
        }
        
        // 查找关键字对应分数累加总分
        String[] keys=key.split("_");
        for(String k:keys){
            Integer value=patternScores.get(k);
            if(value!=null){
                score+=value;
            }
        }
        return score;
    }

    enum Direction {UP,DOWN,LEFT,RIGHT,LU,RD,LB,RU}

    private StringBuilder getLineString(GomokuBoard gb,int r,int c,Direction dir,char color){
        // 获取某一点沿某一方向的一串字符...
    }
}

#### 编写AI决策逻辑
最后编写AI的选择策略部分，在所有合法移动中挑选出最佳着点。此过程会调用上述创建好的评估器对象实例化后的evaluatePosition方法，从而决定下一步应该放在哪里以获得最大优势[^2]。

public class AIDecisionMaker {

    private Evaluation evaluator;

    public AIDecisionMaker(Evaluation e){
        this.evaluator=e;
    }

    /**
     * 寻找最优解
     */
    public Move findBestMove(GomokuBoard gb,char aiPlayer){
        int bestValue=-Integer.MAX_VALUE;
        Move optimal=null;
        List<Move> moves=getAllPossibleMoves(gb);

        for(Move m:moves){
            gb.makeMove(aiPlayer,m.getRow(),m.getColumn());
            int currentValue=evaluator.evaluatePosition(gb,m.getRow(),m.getColumn(),aiPlayer);
            gb.makeMove('.',m.getRow(),m.getColumn()); // 还原现场
            
            if(currentValue>=bestValue){
                bestValue=currentValue;
                optimal=m;
            }
        }
        return optimal;
    }

    private List<Move> getAllPossibleMoves(GomokuBoard gb){
        ArrayList<Move> result=new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<GomokuBoard.SIZE;i++)
            for(int j=0;j<GomokuBoard.SIZE;j++)
                if(gb.isValidMove(i,j))
                    result.add(new Move(i,j));
        return result;
    }
}

以上展示了如何利用Java语言开发一款具备简单人工智能特性的五子棋游戏的核心组件。当然实际项目里还需要考虑更多细节比如胜利条件判断、用户界面交互等方面的内容。