Java实现象棋算法的示例代码
象棋算法包括搜索算法、评估函数和剪枝算法。以下是一个简单的实现:
- 搜索算法:使用极大极小值算法,即每个玩家都会做出最好的选择,考虑到对方也会做出最好的选择,所以需要搜索多层。
public int search(int depth, int alpha, int beta) { // 达到搜索深度或游戏结束,返回当前局面分数 if(depth == 0 || gameover()) { return evaLuate(); } // 每一层轮流极大值或极小值 if(currentPlayer == AI) { // AI玩家 int best = Integer.MIN_VALUE; for(Move move : generateMoves()) { makeMove(move); int val = search(depth - 1, alpha, beta); unmakeMove(move); best = Math.max(best, val); alpha = Math.max(alpha, best); if(beta <= alpha) { // beta剪枝 break; } } return best; } else { // 对手玩家 int best = Integer.MAX_VALUE; for(Move move : generateMoves()) { makeMove(move); int val = search(depth - 1, alpha, beta); unmakeMove(move); best = Math.min(best, val); beta = Math.min(beta, best); if(beta <= alpha) { // alpha剪枝 break; } } return best; } }
- 评估函数:考虑棋子的位置、棋子的价值、棋子的连通性、是否将军等因素。
public int evaluate() { int val = 0; for(int i = 0; i < 10; i++) { for(int j = 0; j < 9; j++) { int piece = board[i][j]; if(piece != EMPTY) { // 考虑棋子的www.devze.com价值 int value = pieceValue[piece]; if(player[piece] == HUMAN) { value = -value; } val += value; // 考虑棋子的位置 int x = (player[piece] == AI) ? i : (9 - i); int y = (player[piece] == AI) ? j : (8 - j); val += positionValue[piece][x][y]; // 考虑棋子的连通性 boolean connected = false; for(int k = 0; k < 4; k++) { int nx = i + dx[k]; int ny = j + dy[k]; if(nx >= 0 && ny >= 0 && nx < 10 && ny < 9) { if(board[nx][ny] == piece) { connected = true; break; } } } if(connected) { val += connectedValue[piece]; } // 考虑是否将军 if(isThreatened(i, j, player[piece] == HUMAN)) php{ val += (player[piece] == AI) ? CHECK_SCORE : -CHECK_SCORE; } php } } } return val; }
- 剪枝算法:使用alpha-beta剪枝算法,减少搜索树的分支。
public int al编程phaBetaSearch(int depth) { int bestVal = Integer.MIN_VALUE; int alpha = Integer.MIN_VALUE; int beta = Integer.MAX_VALUE; List<Move> moves = generateMoves(); Move bestMovephp = null; for(Move move : moves) { makeMove(move); int val = search(depth - 1, alpha, beta); unmakeMove(move); if(val > bestVal) { bestVal = val; bestMove = move; } alpha = Math.max(alpha, bestVal); if(beta <= alpha) { // beta剪枝 break; } } makeMove(bestMove); return bestVal; }
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