我需要为Android实现一个黑白棋游戏。我已经完成了游戏的所有功能，游戏可以正常运行，但问题是我没有实现AI。实际上，每次电脑走棋时，它都会选择能获得最多棋子的位置。
我决定实现alpha-beta剪枝算法。我在网上做了很多研究，但始终无法得出最终的结论如何实现。我尝试实现了一些函数，但无法达到预期的效果。
我的棋盘存储在Board类中（在这个类中，每个玩家的棋子存储在一个二维int数组中）。我附上了一个小图表（对图表的外观表示歉意）。
图表： https://docs.google.com/file/d/0Bzv8B0L32Z8lSUhKNjdXaWsza0E/edit
我需要帮助来弄清楚如何在我的实现中使用minimax算法。
到目前为止，我了解到我需要创建一个关于棋盘价值的评估函数。
为了计算棋盘的价值，我需要考虑以下元素：-空角（我的问题是，我只需要关心空角，还是我可以在当前移动中占据的角？这里有一个困惑）。-棋盘的机动性：检查在当前移动后可移动的棋子数量。-棋盘的稳定性……我知道这意味着棋盘上不能被翻转的棋子数量。-移动将为我提供的棋子数量
我计划实现一个新的BoardAI类，它将接受我的Board对象和深度作为参数。
你能告诉我一个逻辑上的思路，我应该如何实现这个AI吗？我需要一些关于在计算深度时的递归帮助，我不明白它是如何计算出最佳选择的。
谢谢你！
回答：
首先，你可以查看这段代码，这是我多年前写的跳棋AI。有趣的部分是最后一个函数（alphabeta）。（这是Python写的，但我认为你可以把它看作是伪代码）。
显然，我不能教你所有的alpha/beta理论，因为它可能有点棘手，但也许我可以给你一些实用的建议。
评估函数
这是实现一个好的min/max alpha/beta算法（以及任何其他启发式搜索算法）的关键点之一。编写一个好的启发式函数是AI开发中的艺术部分。你必须很好地了解游戏，与专业玩家交流以了解哪些棋盘特征对回答问题：这个位置对玩家X有多好？很重要。
你已经指出了像机动性、稳定性和空角这样的好特征。然而，请注意，评估函数必须快速，因为它会被调用很多次。
一个基本的评估函数是
H = f1 * w1 + f2 * w2 + ... + fn * wn其中f是一个特征分数（例如空角的数量），w是一个相应的权重，表示特征f在总分中的重要性。
找到权重值的唯一方法是：经验和实验。;)
基本算法
现在你可以开始实现算法了。第一步是理解游戏树的导航。在我的AI中，我只是使用主要棋盘作为一个黑板，AI可以尝试移动。
例如，我们从某个配置的棋盘B1开始。
步骤1：获取所有可用的移动。你必须找到所有适用于B1的给定玩家的移动。在我的代码中，这是通过self.board.all_move(player)完成的。它返回一个移动列表。
步骤2：应用移动并开始递归。假设函数返回了三个移动（M1、M2、M3）。
- 取第一个移动M1并应用它以获得新的棋盘配置B11。
- 在新配置上递归应用算法（查找在B11中适用的所有移动，应用它们，对结果进行递归，…）
- 撤销移动以恢复B1配置。
- 取下一个移动M2并应用它以获得新的棋盘配置B12。
- 依此类推。
注意：只有当所有移动都是可逆的时，才能执行步骤3。否则，你必须找到另一种解决方案，比如为每个移动分配一个新棋盘。
在代码中：
for mov in moves : self.board.apply_action(mov) v = max(v, self.alphabeta(alpha, beta, level - 1, self._switch_player(player), weights)) self.board.undo_last()步骤3：停止递归。这个树非常深，所以你必须对算法设置一个搜索限制。一个简单的方法是在n级后停止迭代。例如，我从B1开始，max_level=2和current_level=max_level。
- 从B1（当前级别2）开始，我应用，例如，M1移动以获得B11。
- 从B11（当前级别1）开始，我应用，例如，M2移动以获得B112。
- B122是一个“当前级别0”的棋盘配置，所以我停止递归。我返回应用于B122的评估函数值，然后返回到级别1。
在代码中：
if level == 0 : value = self.board.board_score(weights) return value现在…标准算法伪代码返回最佳叶子值。但我想知道哪个移动能带我到最佳叶子！为此，你必须找到一种方法将叶子值映射到移动。例如，你可以保存移动序列：从B1开始，序列（M1 M2 M3）将玩家带到值为-1的棋盘B123；序列（M1 M2 M2）将玩家带到值为2的棋盘B122；依此类推…然后你可以简单地选择将AI带到最佳位置的移动。
希望这对你有帮助。
编辑：关于alpha-beta的一些笔记。Alpha-Beta算法很难在没有图形示例的情况下解释。因此，我想链接我找到的最详细的alpha-beta剪枝解释之一：这个。我认为我真的无法做得比这更好。:)
关键点是：Alpha-beta剪枝为MIN-MAX添加了两个节点的界限。这些界限可以用来决定是否应该扩展一个子树。
这些界限是：
- Alpha：可能解的最大下界。
- Beta：可能解的最小上界。
如果在计算过程中，我们发现一种情况Beta < Alpha，我们可以停止对该子树的计算。
显然，查看前面的链接以了解它的工作原理。;)
