一个简单的国际象棋极小极大算法

我在使用极小极大算法开发自己的国际象棋引擎时遇到了问题。我使用了5层深度的搜索,并且只考虑了物质/奖励/机动性评估,但它仍然会做出愚蠢的走法,甚至在给定无限时间(这显然是搜索问题)时也牺牲了有价值的棋子。我没有使用任何类型的剪枝,并且在几秒钟内就能得到5层深度的搜索结果。

我已经为这个问题困扰了一个星期,我确信问题出在回溯上,而不是国际象棋逻辑上(所以即使是没有国际象棋背景的人也能解决这个问题:)),我已经做了很多搜索,这是我在Stack Overflow上的第一个问题,我希望你们不会让我失望:)

以下是简单的搜索代码

int GameControl::Evaluate(ChessBoard _B){    int material=0,bonus=0,mobility=0;    for(int i=0;i<8;i++)        for(int j=0;j<8;j++)        {            if(_B.Board[i][j]!=EMPTY)            {                if(_B.Board[i][j]->pieceColor==WHITE){                    material+=-_B.Board[i][j]->Weight;                    bonus+=-_B.Board[i][j]->bonusPosition[i][j];                    mobility+=-_B.Board[i][j]->getPossibleMovesList(i,j,B).size();                }                else {                    material+=_B.Board[i][j]->Weight;                    bonus+=_B.Board[i][j]->bonusPosition[i][j];                             mobility+=_B.Board[i][j]->getPossibleMovesList(i,j,B).size();                }            }        }        return material+bonus/10+mobility/20;}pair<pair<int,int>,pair<int,int>> GameControl::minimax( int depth , ChessBoard _B ){    short int i,j;    int bestValue = -INFINITY;    pair<pair<int,int>,pair<int,int>> bestMove;    vector< pair<int,int> > ::iterator it;    vector< pair<int,int> > Z;    for( i = 0; i < 8; i++ )        for( j = 0; j < 8; j++ )        {            if(_B.Board[i][j]!=EMPTY && _B.Board[i][j]->pieceColor==BLACK )            {                Z=_B.Board[i][j]->getPossibleMovesList(i,j,_B);                for(it=Z.begin();it!=Z.end();it++)                {                    pair<int,int> temp;                    temp.first=i,temp.second=j;                    ChessPieces* DestinationPiece;                    DestinationPiece=_B.Board[(*it).first][(*it).second];                    //Moving                    _B.Board[(*it).first][(*it).second]=_B.Board[i][j];                    _B.Board[i][j]=EMPTY;                    //                    int value = minSearch( depth-1 , _B );                    if( value > bestValue )                    {                        bestValue = value;                        bestMove.first.first = i;                        bestMove.first.second = j;                        bestMove.second.first = (*it).first;                        bestMove.second.second = (*it).second;                    }                    //Undo Move                    _B.Board[i][j]=_B.Board[((*it).first)][(*it).second];                    _B.Board[(*it).first][(*it).second]=DestinationPiece;                }            }        }        return bestMove;}int GameControl::minSearch( int depth , ChessBoard _B ){    short int i;    short int j;    if(depth==0)        return Evaluate(_B);    int bestValue = INFINITY;    for( i = 0; i < 8; i++ )        for( j = 0; j < 8; j++ )        {            vector< pair<int,int> > ::iterator it;            vector< pair<int,int> > Z;            if(_B.Board[i][j]!=EMPTY && _B.Board[i][j]->pieceColor==WHITE  && !_B.Board[i][j]->V.empty())            {                Z=_B.Board[i][j]->getPossibleMovesList(i,j,_B);                for(it=Z.begin();it!=Z.end();it++)                {                    pair<int,int> temp;                    temp.first=i;                    temp.second=j;                    ChessPieces* DestinationPiece;                    DestinationPiece=_B.Board[(*it).first][(*it).second];                    // Moving                    _B.Board[(*it).first][(*it).second]=_B.Board[i][j];                    _B.Board[i][j]=EMPTY;                    //                    int value = maxSearch( depth-1 , _B );                    if( value < bestValue )                        bestValue = value;                      //Undo Move                    _B.Board[i][j]=_B.Board[(*it).first][(*it).second];                         _B.Board[(*it).first][(*it).second]=DestinationPiece;                    //                }            }        }        return bestValue;}int GameControl::maxSearch( int depth , ChessBoard _B ){    short int i;    short int j;    if(depth==0)        return Evaluate(_B);    vector< pair<int,int> > ::iterator it;    vector< pair<int,int> > Z;    int bestValue = -INFINITY;    for( i = 0; i < 8; i++ )        for( j = 0; j < 8; j++ )        {            if(_B.Board[i][j]!=EMPTY && _B.Board[i][j]->pieceColor==BLACK )            {                Z=_B.Board[i][j]->getPossibleMovesList(i,j,_B);                for(it=Z.begin();it!=Z.end();it++)                {                    pair<int,int> temp;                    temp.first=i,temp.second=j;                    ChessPieces* DestinationPiece;                    DestinationPiece=_B.Board[(*it).first][(*it).second];                    //Moving                    _B.Board[(*it).first][(*it).second]=_B.Board[i][j];                    _B.Board[i][j]=EMPTY;                    //                    int value = minSearch( depth-1 , _B );                    if( value > bestValue )                             bestValue = value;                    //Undo Move                    _B.Board[i][j]=_B.Board[((*it).first)][(*it).second];                       _B.Board[(*it).first][(*it).second]=DestinationPiece;                }            }        }        return bestValue;}

回答:

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注