用zobrist hashing和博弈树搜索算法实现C语言围棋人机对弈
时间: 2024-06-09 20:08:14 浏览: 15
实现围棋人机对弈可以分为两个部分:棋盘表示和博弈树搜索算法。
棋盘表示可以使用二维数组来表示,其中0表示空位,1表示黑子,2表示白子。为了在搜索中加速,可以使用Zobrist Hashing技术对棋盘状态进行哈希。
Zobrist Hashing是一种快速计算哈希值的方法,它使用随机数对棋盘上的每个点进行哈希,然后通过异或运算将它们组合起来得到最终的哈希值。在每次搜索时,我们可以记录当前的哈希值,以便快速判断重复状态。
博弈树搜索算法可以使用极大极小算法和Alpha-Beta剪枝来实现。具体的实现步骤如下:
1. 构建博弈树:从当前的棋盘状态出发,生成所有可能的下一步棋盘状态,然后将它们作为子节点添加到当前节点。这样就构建了一棵博弈树。
2. 评估函数:对于每个叶子节点,我们需要使用评估函数来评估当前棋盘状态的好坏程度。评估函数可以考虑棋子的数量、位置、形状等因素。
3. 极大极小算法:从根节点开始,按照极大极小原则逐层计算每个节点的值。对于极大节点,选择子节点中最大的值作为自己的值;对于极小节点,选择子节点中最小的值作为自己的值。
4. Alpha-Beta剪枝:为了加速搜索,我们可以使用Alpha-Beta剪枝来减少搜索的分支。具体来说,如果当前节点的值已经超出了父节点的期望值,那么我们就可以停止搜索。
5. 最佳着法:最后,从根节点出发,选择值最大的子节点作为最佳着法。
代码实现可以参考以下伪代码:
``` python
# 定义棋盘大小和随机数表
BOARD_SIZE = 15
ZOBRIST_SIZE = BOARD_SIZE * BOARD_SIZE * 2
zobrist = [[0] * ZOBRIST_SIZE for _ in range(3)]
# 初始化随机数表
def init_zobrist():
for i in range(BOARD_SIZE):
for j in range(BOARD_SIZE):
for k in range(2):
zobrist[k+1][i*BOARD_SIZE+j] = random.randint(0, 2**64-1)
# 计算棋盘状态的哈希值
def get_hash(board):
hash_val = 0
for i in range(BOARD_SIZE):
for j in range(BOARD_SIZE):
if board[i][j] == 1:
hash_val ^= zobrist[1][i*BOARD_SIZE+j]
elif board[i][j] == 2:
hash_val ^= zobrist[2][i*BOARD_SIZE+j]
return hash_val
# 极大极小算法
def min_max(board, depth, alpha, beta, is_max):
# 到达搜索深度或者游戏结束
if depth == 0 or is_game_over(board):
return evaluate(board)
# 获取所有可行的着法
moves = get_legal_moves(board)
if len(moves) == 0:
return evaluate(board)
# 对于极大节点,选择子节点中最大的值
if is_max:
max_val = -float('inf')
for move in moves:
# 创建子节点
child_board = make_move(board, move)
# 计算子节点的值
val = min_max(child_board, depth-1, alpha, beta, False)
# 更新最大值
if val > max_val:
max_val = val
# Alpha-Beta剪枝
alpha = max(alpha, max_val)
if alpha >= beta:
break
return max_val
# 对于极小节点,选择子节点中最小的值
else:
min_val = float('inf')
for move in moves:
# 创建子节点
child_board = make_move(board, move)
# 计算子节点的值
val = min_max(child_board, depth-1, alpha, beta, True)
# 更新最小值
if val < min_val:
min_val = val
# Alpha-Beta剪枝
beta = min(beta, min_val)
if beta <= alpha:
break
return min_val
# 获取最佳着法
def get_best_move(board, depth):
moves = get_legal_moves(board)
if len(moves) == 0:
return None
best_move = moves[0]
max_val = -float('inf')
for move in moves:
# 创建子节点
child_board = make_move(board, move)
# 计算子节点的值
val = min_max(child_board, depth-1, -float('inf'), float('inf'), False)
# 更新最佳着法
if val > max_val:
best_move = move
max_val = val
return best_move
```
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