我用Java编写了一个游戏。这个游戏很简单（请参考下图）。游戏中有4只鸟和1只幼虫。这是2人游戏（AI对人）。

• 幼虫可以向前和向后斜向移动
• 鸟只能向前斜向移动
• 如果幼虫能到达第1行（围栏），幼虫获胜
• 如果鸟没有可移动的步数，幼虫也获胜
• 鸟不能“吃掉”幼虫
• 如果幼虫没有可移动的步数（完全无法移动），鸟获胜

游戏开始时，幼虫先移动，然后一只鸟可以移动（任意一只），然后是幼虫，依此类推…

我已经实现了极小极大算法（Alpha-Beta剪枝），并使用了以下evaluate()函数（启发式函数）。

让我们为棋盘上的每个方格赋予以下数字。

因此，我们的评估函数将是

h(n) = 幼虫位置的价值 – 鸟1位置的价值 – 鸟2位置的价值 – 鸟3位置的价值 – 鸟4位置的价值

幼虫会试图最大化启发式值，而鸟会试图最小化它

示例：

然而，这是一个简单且幼稚的启发式函数。它没有以智能的方式行动。我是AI的初学者，我想知道我可以做些什么来改进这个启发式函数？

什么样的启发式函数会更好、更有信息量？

回答：

考虑这样做：

最大化：幼虫

最小化：鸟

H(t)=max_distance(larva,line_8)+Σmin_distance(bird_n,larva)

或者

H(t)=Σmin_distance(bird_n,larva) - min_distance(larva,line_1)

max_distance(larva,line_8)：反映幼虫更接近第1行的条件。

Σmin_distance(bird_n,larva)：反映鸟更接近幼虫（以阻挡它）的条件。

我相信还有很多其他因素可以考虑，例如，最接近幼虫的鸟应该优先选择移动，但上述函数的方向是有意义的，许多细节可以很容易地进行改进。