亚马逊棋蒙特卡洛代码c++

时间: 2023-08-28 11:04:44 浏览: 65
以下是一个基于蒙特卡洛树搜索算法的亚马逊棋 AI 代码,使用 C++ 实现: ```c++ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 10, M = 100000; const int dir[8][2] = {{-1, -1}, {-1, 0}, {-1, 1}, {0, -1}, {0, 1}, {1, -1}, {1, 0}, {1, 1}}; struct Move { int x, y, nx, ny, cnt; }; int n, m, t, a[N][N], f[N][N][N][N], vis[N][N], st[N][N]; int q[N * N][2], hh, tt, dx[M], dy[M], cnt[M]; int dist(int x, int y, int nx, int ny) { if (x == nx && y == ny) return 0; if (x == nx || y == ny || abs(x - nx) == abs(y - ny)) return max(abs(x - nx), abs(y - ny)); return 2 * max(abs(x - nx), abs(y - ny)); } int get(int x, int y) { return x * m + y; } vector<Move> get_moves(int player) { vector<Move> res; memset(vis, 0, sizeof vis); for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = 0; j < m; ++j) if (a[i][j] == player) { for (int k = 0; k < 8; ++k) { int nx = i + dir[k][0], ny = j + dir[k][1]; if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m || a[nx][ny]) continue; memset(st, 0, sizeof st); int hh = 0, tt = -1; q[++tt][0] = i, q[tt][1] = j, st[i][j] = 1; while (hh <= tt) { int x = q[hh][0], y = q[hh++][1]; for (int l = 0; l < 8; ++l) { int nx = x + dir[l][0], ny = y + dir[l][1]; if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m || st[nx][ny]) continue; int d = dist(i, j, nx, ny); if (d >= t) continue; if (a[nx][ny] == 3 - player) { tt = -1; break; } q[++tt][0] = nx, q[tt][1] = ny, st[nx][ny] = 1; } } if (tt == -1) continue; for (int l = 0; l <= tt; ++l) if (!vis[q[l][0]][q[l][1]]) { vis[q[l][0]][q[l][1]] = 1; res.push_back({i, j, q[l][0], q[l][1], tt + 1}); } } } return res; } int dfs(int player, int depth) { if (depth == 0) return 0; auto moves = get_moves(player); int res = -1; for (auto move : moves) { int x = move.x, y = move.y, nx = move.nx, ny = move.ny, cnt = move.cnt; a[nx][ny] = player, a[x][y] = 0; int t = dfs(3 - player, depth - 1); a[x][y] = player, a[nx][ny] = 0; if (t == -1) return -1; res = max(res, cnt - t); } return res; } void init() { memset(f, -1, sizeof f); queue<int> q; for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = 0; j < m; ++j) if (a[i][j] != 0) { f[i][j][i][j] = 0; q.push(get(i, j)); } while (q.size()) { int t = q.front(); q.pop(); int x = t / m, y = t % m; for (int k = 0; k < 8; ++k) { int nx = x + dir[k][0], ny = y + dir[k][1]; if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue; if (f[x][y][nx][ny] == -1) { f[x][y][nx][ny] = f[x][y][x][y] + 1; q.push(get(nx, ny)); } } } } int eval() { vector<int> p1, p2; for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = 0; j < m; ++j) if (a[i][j] == 1) p1.push_back(i * m + j); else if (a[i][j] == 2) p2.push_back(i * m + j); int res = 0; for (int i = 0; i < p1.size(); ++i) for (int j = 0; j < p2.size(); ++j) res += f[p1[i] / m][p1[i] % m][p2[j] / m][p2[j] % m]; return res; } int dfs2(int player, int depth, int lf, int rf) { if (depth == 0) return eval(); auto moves = get_moves(player); if (moves.empty()) return lf - rf; int res = -1e9; vector<int> cnts; for (auto move : moves) { int x = move.x, y = move.y, nx = move.nx, ny = move.ny, cnt = move.cnt; a[nx][ny] = player, a[x][y] = 0; cnts.push_back(cnt); res = max(res, -dfs2(3 - player, depth - 1, -rf, -lf)); a[x][y] = player, a[nx][ny] = 0; lf = max(lf, res - cnt); if (lf >= rf) break; } return res; } void MCTS(int player, int depth) { auto moves = get_moves(player); if (moves.empty()) return; int ucnt = moves.size(); int sum = 0; for (int i = 0; i < ucnt; ++i) { int x = moves[i].x, y = moves[i].y, nx = moves[i].nx, ny = moves[i].ny, cnt = moves[i].cnt; a[nx][ny] = player, a[x][y] = 0; int t = dfs(3 - player, depth - 1); a[nx][ny] = 0, a[x][y] = player; if (t != -1) cnts[i] += cnt - t, sum += cnt - t; } double mx = -1e9; int idx = -1; for (int i = 0; i < ucnt; ++i) { double val = 1.0 * cnts[i] / sum + sqrt(log(cnt[i]) / cnts[i]); if (val > mx) mx = val, idx = i; } int x = moves[idx].x, y = moves[idx].y, nx = moves[idx].nx, ny = moves[idx].ny; a[nx][ny] = player, a[x][y] = 0; } int main() { cin >> n >> m >> t; for (int i = 0; i < n; ++i) for (int j = 0; j < m; ++j) cin >> a[i][j]; init(); int depth = 0; while (1) { auto moves = get_moves(1); if (moves.empty()) { puts("Black loses"); break; } if (depth >= 3) { memset(cnt, 0, sizeof cnt); for (int i = 0; i < M; ++i) cnt[i] = 1; for (int i = 0; i < 100; ++i) { int t = dfs2(1, 3, -1e9, 1e9); if (t > 0) break; int idx = rand() % moves.size(); int x = moves[idx].x, y = moves[idx].y, nx = moves[idx].nx, ny = moves[idx].ny; a[nx][ny] = 1, a[x][y] = 0; } } else { for (int i = 0; i < 10000; ++i) MCTS(1, 5); int mx = -1e9, idx = -1; for (int i = 0; i < moves.size(); ++i) if (cnts[i] > mx) mx = cnts[i], idx = i; int x = moves[idx].x, y = moves[idx].y, nx = moves[idx].nx, ny = moves[idx].ny; a[nx][ny] = 1, a[x][y] = 0; } ++depth; auto moves2 = get_moves(2); if (moves2.empty()) { puts("White loses"); break; } int idx = rand() % moves2.size(); int x = moves2[idx].x, y = moves2[idx].y, nx = moves2[idx].nx, ny = moves2[idx].ny; a[nx][ny] = 2, a[x][y] = 0; } return 0; } ``` 该代码实现了亚马逊棋的基本算法,包括: - 蒙特卡洛树搜索算法; - 最短路算法; - 评估函数。 其中,`get_moves` 函数用于获取当前玩家所有合法的移动方式;`dfs` 函数用于在搜索树上搜索指定深度的节点,并返回该节点的得分(如果该节点无法到达终局状态,则返回 -1);`init` 函数用于预处理出最短路;`eval` 函数用于评估当前局面的得分;`dfs2` 函数用于在搜索树上搜索指定深度的节点,并返回该节点的得分;`MCTS` 函数用于执行一次蒙特卡洛树搜索,并更新访问次数和得分。

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