我正在尝试为一个棋盘游戏设计一个更好的启发式函数，游戏规则将在代码之后说明。我的评估函数如下：
def evaluate(self, board): score = 0 for i in range(board.LENGTH): for j in range(board.WIDTH): if board.board[i][j].token == "G": score += 100 * (i+1) + 50 * (j + 1) if board.board[i][j].token == "R": score -= 100 * (i+1) + 50 * (j + 1)return score
初始棋盘上放置了如图所示的绿色和红色棋子。AI首先移动，玩与你相反的颜色，攻击你的棋子。在黑色单元格上，棋子可以正交移动（左、右、上、下）或对角移动。如果在白色单元格上，你只能正交移动。
当你将棋子移动到对手棋子旁边时，你会移除那个方向上所有对手的棋子。例如，如果我将绿色棋子从C4移动到C5，我将消灭C6到C9上的所有R棋子。这被称为前向攻击。同样，如果你有一个棋子与对手的棋子相邻，你可以移开它，移除那条线上的所有棋子。
显然，黑色单元格上的棋子有更多的可能移动方式。
对于AI来说，什么样的启发式函数是好的？我应该如何修改我当前的函数？
回答：
你目前的函数确实很差：它重视右下角和棋子的数量。D8上的一个棋子比中心的三个棋子更有价值。
我建议你采用当前的AI技术：不要让我们帮你做研究，而是开发一个程序来探索空间。开发一个广泛的评估函数，并进行遗传搜索来优化该函数的参数。
例如，遍历所有棋子，但不要使用行列号，而是使用以下特征：
- 占据黑色方格
- 相邻的敌方棋子
- 相邻的友方棋子
- 位于或靠近边缘/角落
- 可用的移动方式
现在，将你的评估函数设为这些特征的线性组合。选择100组参数。让这些程序相互对战，进行循环锦标赛。
保留前20名优胜者。通过变异和交叉生成另外80组参数。重复进行锦标赛。
继续这些重复，直到程序的强度收敛，或者至少达到你满意的游戏水平。
