我正在开发一个井字游戏的变体棋盘游戏。其具体规则如下：

1. 游戏在一个 nxn 的棋盘上进行，n 是可变的。

2. 如果玩家成功地首先放置 k 个对齐，玩家获胜，k 是可变的。

3. 对齐由 l 个标记（X 或 O）组成，可以是水平、垂直或对角线，l 是固定的。

4. 如果 nxn 的网格已满（没有玩家可以添加 X 或 O 的标记），且没有玩家成功放置 k 个对齐，那么游戏平局。

我正在使用带有 alpha-beta 剪枝 的 minmax 算法。这是我的第一个包含人工智能的程序，我不太确定如何创建算法使用的评估函数。我在网上看到了一些使用材料加权来评估位置的例子，但这些在我这里不适用。目前，我使用了一个随机评估函数，返回一个介于 -100 和 100 之间的值。

    float Conf_eval(Configuration c)       {         return (rand()%201)-100;       }

对于给定的棋盘配置，您有何评估建议？

回答：

这在书籍 人工智能 – 现代方法 中有详细讨论

还有基于该书系列的优秀实现（这是 Java 版本，也有 Python 版本，您可以 Google 搜索更多），包括井字游戏（和 alpha-beta 剪枝代理）。

如果您使用的是带有 alpha-beta 剪枝 的 min-max 算法，您可以使用排序的“动作”列表来提高性能，同时使用您的启发式函数（一个简单的效用函数可以将胜利赋值为 1，平局赋值为 0，失败赋值为 -1 – 这些都是 min-max 扩展树的叶节点）。

为了排序动作，您可以优先选择那些将您的符号（X，O）添加到明确胜利路径的动作。这最终应该会导致更好的剪枝。