我正在编写一个简单的Connect-K AI（无剪枝，仅4层深度）。我想知道有什么最佳启发式方法可以快速计算出来。

我希望找到比我目前使用的更好的方法：

def eval(board, player)    connections = 0    magnitude = 0    for x in range(0, self.boardW(board)):        for y in range(0, self.boardH(board)):            if(self.get_player(board, x, y) == player): #假设x和y在边界内                temp = 1                # 继续在这个方向上检查以找到temp的最大值                if (magnitude < temp):                    magnitude = temp            if(self.get_player(board, x, y) == player):                connection += 1        ........    return connection**2 + magnitude**2

基本上，这应该返回棋盘上任何位置与其相邻位置的最大连接数，加上在8个方向上（上、下、左、右、左上、左下、…）的连续项数。

我的k值将大于4；因此，我无法进行详尽的树搜索。

回答：

在这种情况下，极小极大搜索可能很有用，可以与简化的蒙特卡洛树搜索（MCTS）结合使用。基本上，更深的递归可以让你到达更多的游戏终态。通过分析在这些情况下哪位玩家获胜，你可以更好地理解某一行动的价值。

极小极大方法对于两名玩家之间的游戏非常有用，并且广泛用于此类棋盘游戏。MCTS可能有点过度，但其基本思想是用随机、更深的搜索来替代广泛的搜索。例如，与其有20的分支因子，仅有5层的递归（20^5 = 320万），你可以随机选择10个分支，并进行6-7步递归，计算量相同。

在类似项目（跳棋AI）中取得良好效果的方法是，在递归的更深处减少分支因子。通过定义最大分支（在递归步骤中要探索的最大分支数），让这个数字大于顶层的典型分支，并在递归的更深处减少到一个更小的数字（很快就减少到5-10，在底部减少到1-3）。这样，你可以兼顾两全。你探索了所有迫在眉睫的移动，同时也获得了很多关于它们如何影响游戏后期的信息。

快速总结：使用MCTS和极小极大，你可以找到很多终态。如果对手获胜，给它一个大的负分。如果你获胜，给它一个大的正分。如果两者都没有，你可以给它一个0，或者使用你在问题中展示的函数。让父游戏状态的分数依赖于其子节点的分数，通过使用极小极大算法来实现。