人工智能博弈树搜索算法：一字棋代码

人工智能博弈树搜索算法在下棋类游戏中如五子棋、围棋等中广泛应用，其中对弈树是一种数学模型，它模拟了所有可能的游戏走法。对于一字棋，虽然规则相对简单，但搜索深度依然会影响算法性能。下面是一个简化的Python代码示例，使用Minimax算法（一种基本的博弈树搜索策略）来实现：

import numpy as np

# 二维数组表示棋盘状态
def get_board(board):
    return board.tolist()

class GameTree:
    def __init__(self, board_size):
        self.board_size = board_size
        self.board = np.zeros((board_size, board_size))

    # 检查是否游戏结束（例如，有五个连续的同色棋子）
    def is_game_over(self):
    ...

    # 计算当前玩家的最佳得分
    def evaluate_node(self, player):
    ...

    # Minimax函数，递归搜索
    def minimax(self, depth, is_maximizing_player):
        if depth == 0 or self.is_game_over():
            return self.evaluate_node(is_maximizing_player)

        if is_maximizing_player:
            best_score = -np.inf
            for next_move in self.get_valid_moves():
                score = self.minimax(depth - 1, False)
                best_score = max(score, best_score)
            return best_score
        else:
            worst_score = np.inf
            for next_move in self.get_valid_moves():
                score = self.minimax(depth - 1, True)
                worst_score = min(score, worst_score)
            return worst_score

    # 获取当前玩家的所有合法移动
    def get_valid_moves(self):
    ...

# 游戏开始时，初始化棋盘并应用初始布局
if __name__ == "__main__":
    game = GameTree(board_size=15)
    # ... 初始化棋盘位置 ...

    # 使用minimax进行决策
    best_move = game.minimax(max_depth=5, is_maximizing_player=True)  # 深度为5的搜索

    print("Best move:", best_move)

这只是一个基础框架，实际代码需要处理更多细节，如剪枝（Pruning）、阿尔法贝塔剪枝（Alpha-Beta Pruning）以及更复杂的评估函数等。