五子棋人机博弈python

### 使用Python实现五子棋人机博弈

为了创建一个人机对弈的五子棋游戏，可以采用多种方法来构建AI对手。一种常见的策略是使用Minimax算法以及Alpha-Beta剪枝技术优化搜索效率[^2]。

#### Minimax算法简介
Minimax是一种用于二人零和博弈（即一方所得等于另一方所失）中的决策法则，在每一步都假设对方会做出最优的选择以最小化己方的最大损失。对于五子棋而言，这意味着程序会在当前局面下预测所有可能走法的结果，并挑选最有利于自己的那步作为实际落子位置。

#### Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-beta剪枝是在不改变最终结果的前提下减少minimax树遍历节点数量的一种技巧。通过提前终止那些不可能影响最后决定分支的探索过程，从而提高计算速度并降低时间复杂度。

以下是简化版的人机对抗五子棋代码片段：

import numpy as np

class GomokuBoard(object):

    def __init__(self, size=15):
        self.size = size
        self.board = [[0]*size for _ in range(size)]
    
    # 判断是否有玩家获胜
    def check_winner(self, player_id): 
        pass
    
def minimax(board_state, depth, alpha, beta, maximizingPlayer):
    if depth == 0 or board.check_winner(1) or board.check_winner(-1):
        return evaluate_board(board_state)

    if maximizingPlayer:
        maxEval = float('-inf')
        for move in get_possible_moves(board_state):
            eval = minimax(make_move(move, board_state), depth - 1, alpha, beta, False)
            maxEval = max(maxEval, eval)
            alpha = max(alpha, eval)
            if beta <= alpha:
                break
        return maxEval
    else:
        minEval = float('inf')
        for move in get_possible_moves(board_state):
            eval = minimax(make_move(move, board_state), depth - 1, alpha, beta, True)
            minEval = min(minEval, eval)
            beta = min(beta, eval)
            if beta <= alpha:
                break
        return minEval


def ai_make_move(current_board):
    best_score = float("-inf")
    optimal_move = None
    for y in range(len(current_board)):
        for x in range(len(current_board[y])):
            if current_board[y][x] == 0:  # 如果该格为空，则尝试在此处放置一枚黑子
                new_board = [row[:] for row in current_board]
                new_board[y][x] = 1
                
                score = minimax(new_board, 3, float("-inf"), float("inf"), False)
                
                if score > best_score:
                    best_score = score
                    optimal_move = (y,x)
                    
    return optimal_move

board = GomokuBoard()
print(ai_make_move(board.board))

这段代码展示了如何定义一个基础版本的`GomokuBoard`类表示棋盘状态，并实现了简单的`ai_make_move()`函数来进行一次完整的极小极大值分析，以此找到最佳行动方案。请注意这只是一个非常简化的例子；真实的AI还需要考虑更多因素如更深层次的搜索、更好的启发式评估函数等。