我在思考为像井字游戏、四子棋等简单的两人游戏实现AI玩家的策略时，可以想到的有以下几种方法：

• 随机玩法
• 使用启发式方法（例如，尽可能在中心或角落下棋）
• 极小极大算法
• 蒙特卡洛方法

请问还有其他常用的方法吗？

回答：

你列出的方法是一个合理的开始——特别是对于两名玩家的完美信息游戏。如果你允许更广泛的游戏类型，你会得到更广泛的算法集：

• 学习算法（无论是强化学习还是监督学习）可以单独用于游戏，尽管它们通常与某种类型的搜索结合使用，以实现更强的游戏表现。
• 期望极小极大算法用于具有随机元素但没有隐藏信息的游戏。
• 反事实后悔（CFR）用于计算像扑克这样具有隐藏信息的游戏中的纳什均衡。（虚构玩法是一个类似的替代方法。）
• 完美信息蒙特卡洛（PIMC）是用于处理不完美信息游戏的近似算法，可以与其他搜索算法结合使用。这通常用于基于技巧的纸牌游戏。
• 多人游戏通常基于max^n算法而不是极小极大算法。（MCTS也有一个类似的变体。）

当你处理更复杂的游戏时，会有更广泛的算法可用，因为它们需要以不同的方式处理特定游戏的复杂性。