Python游戏开发实例之graphics实现AI五子棋

前言

利用python+graphi编程客栈cs模块实现AI五子棋。

让我们愉快地开始吧~~~

效果展示

源码

import sys
import cfg

from modules.misc.Buttons import *
from modules.ai.playWithAI import *
from modules.online.playOnline import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *

'''游戏开始界面'''
class gameStartUI(QWidget):
	def __init__(self, parent=None, **kwargs):
		super(gameStartUI, self).__init__(parent)
		self.setFixedSize(760, 650)
		self.setWindowTitle('五子棋-微信号: ilove-python')
		self.setWindowIcon(QIcon(cfg.ICON_FILEPATH))
		# 背景图片
		palette = QPalette()
		palette.setBrush(self.backgroundRole(), QBrush(QPixmap(cfg.BACKGROUND_IMAGEPATHS.get('bg_start'))))
		self.setPalette(palette)
		# 按钮
		# --人机对战
		self.ai_button = PushButton(cfg.BUTTON_IMAGEPATHS.get('ai'), self)
		self.ai_button.move(250, 200)
		self.ai_button.show()
		self.ai_button.click_signal.connect(self.playWithAI)
		# --联机对战
		self.online_button = PushButton(cfg.BUTTON_IMAGEPATHS.get('online'), self)
		self.online_button.move(250, 350)
		self.online_button.show()
		self.online_button.click_signal.connect(self.playOnline)
	'''人机对战'''
	def playWithAI(swww.cppcns.comelf):
		self.close()
		self.gaming_ui = playWithAIUI(cfg)
		self.gaming_ui.exit_signal.connect(lambda: sys.exit())
		self.gaming_ui.back_signal.connect(self.show)
		self.gaming_ui.show()
	'''联机对战'''
	def playOnline(self):
		self.close()
		self.gaming_ui = playOnlineUI(cfg, self)
		self.gaming_ui.show()


'''run'''
if __name__ == '__main__':
	app = QApplication(sys.argv)
	handle = gameStartUI()
	font = QFont()
	font.setPointSize(12)
	handle.setFont(font)
	handle.show()
	sys.exit(app.exec_())

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

graphics模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量即可。

注：

graphics模块在相关文件中已www.cppcns.com经提供，就是一个py文件，直接放在当前路径或者放到pythoncMPIotzXMZ安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。

原理简介

对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题：

（1）如何把所有可能的情况都尝试一遍；

（2）如何定量判断某落子点的优劣。

对于第一个问题，其实就是所谓的博弈树搜索，对于第二个问题，其实就是所谓的选择评估函数。评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣，其形式也千变万化。可以说，每个评估函数就是一个选手，对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施，当然他们的棋力也就因此各不相同了。

但博弈树搜索就比较固定了，其核心思想无非是让计算机考虑当前局势下之后N步所有可能的情况，其中奇数步（因为现在轮到AI下）要让AI方的得分最大，偶数步要让AI方的得分最小（因为对手也就是人类，也可以选择最优策略）。

当然这样的搜索其计算量是极大的，这时候就需要剪枝来减少计算量。例如下图：

其中A代表AI方，P代表人类方。AI方搜索最大值，人类方搜索最小值。因此Layer3的A1向下搜索的最终结果为4，Layer3的A2向下搜索，先搜索Layer4的P3，获得的分值为6，考虑到Layer2的P1向下搜索时取Layer3的A1和A2中的较小值，而Layer3的A2搜索完Layer4的P3时，其值就已经必大于Layer3的A1了，就没有搜索下http://www.cppcns.com去的必要了，因此Layer3到Layer4的路径3就可以剪掉了。

上述搜索策略其实质就是：

minimax算法+alpha-beta剪枝算法。

了解了上述原理之后，就可以自己写代码实现了。当然实际实现过程中，我做了一些简化，但万变不离其宗，其核心思想都是一样的。

到此这篇关于Python游戏开发实例之graphics实现AI五子棋的文章就介绍到这了,更多相关Python AI五子棋内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！