五子棋博弈树算法matlab代码

五子棋博弈树算法通常用于创建一个游戏搜索树，以便找出最佳的下一步棋。在MATLAB中编写这样的代码需要一些基本的数学、图形和搜索算法知识。以下是一个简化的示例，展示了如何使用递归生成博弈树：

function [move] = minimax(board, depth, maximizingPlayer)
    % 检查游戏结束条件
    if isGameOver(board) || depth == maxDepth
        return calculateScore(board);
    end

    % 根据当前玩家是最大化还是最小化选择最佳行动
    if maximizingPlayer
        bestScore = -inf;
        for i = 1:size(board, 2)
            for j = 1:size(board, 1)
                if board(i, j) == 0
                    % 尝试在这格下棋
                    tempBoard = board;
                    tempBoard(i, j) = maximizingPlayer;
                    
                    score = minimax(tempBoard, depth + 1, false); % 递归到对手回合
                    bestScore = max(bestScore, score);
                end
            end
        end
        move = find(bestScore == boardMaxValue(board)); % 返回最高分的位置
    else
        bestScore = inf;
        for i = 1:size(board, 2)
            for j = 1:size(board, 1)
                if board(i, j) == 0
                    % 同样尝试在这格下棋
                    tempBoard = board;
                    tempBoard(i, j) = minimizingPlayer;
                    
                    score = minimax(tempBoard, depth + 1, true); % 到对手回合
                    bestScore = min(bestScore, score);
                end
            end
        end
        move = find(bestScore == boardMinValue(board)); % 返回最低分的位置
    end
end

% 其他辅助函数...
function gameOver = isGameOver(board)
    % ...检查是否形成五子连线
end

function score = calculateScore(board)
    % ...计算当前状态的得分
end

% 初始化函数...
board = initBoard();
maxDepth = 5; % 示例中搜索深度
maximizingPlayer = 1; % 黑色先手
[move, ~] = minimax(board, 0, maximizingPlayer);

% 使用move访问并应用在游戏中对应的落子位置

请注意，这只是一个简化版的示例，并未包含所有细节，如棋盘初始化、游戏结束判断、得分计算等。实际应用中，你还需要处理更多边界情况和优化搜索过程。