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人机博弈-吃子棋游戏（四）搜索算法

2024-07-28 00:58:05   222人阅读

博弈树搜索技术简介：

博弈树的搜索算法，负值极大搜索，alpha-beta搜索，渴望搜索，PVS极窄窗口搜索等。通常来说，搜索算法常常和以下技术联合在一起。

如下：

1.置换表，记录已经搜索过的棋局，避免再次搜索。

2.吃子启发，优先试下能够吃对方棋子的走法。

3.杀手启发，历史启发简化版。

4.历史启发，优先试下历史统计数据得出的比较好的走法。

5.静止期搜索，继续对某些叶子结点搜索，避免水平线效应。

6.迭代加深搜索，根据搜索时间，状态。决定是否继续搜索。

 有兴趣的朋友可以深入研究一下上述技术和算法。

 

吃子棋搜索算法：

我的程序最初的实现使用的负值极大搜索算法，之后改用alpha-beta搜索算法，后来又使用PVS极窄窗口搜索算法。

在我自己的实现里没有使用置换表，历史启发等技术。是因为吃子棋每层的走法数相对较少，所以并没有使用。

但我们知道，这些技术可以很大的提高搜索效率。

 

吃子棋搜索算法源码：

接下来，看看吃子棋搜索算法的源代码：

负值极大算法

int CNegaMaxEngine::negaMax(int depth)
{
    int currentMaxScore = -20000;//init value mini
    int score;
    int nextMoveCount;
    int overNum = IsGameOver(CurPosition, depth);
    if (overNum != 0)return overNum;
    if (depth <= 0)
        return m_pEval->Eveluate(CurPosition, (m_nMaxDepth - depth ) % 2 );
    nextMoveCount = m_pMG->CreatePossibleMove(CurPosition, depth, (m_nMaxDepth - depth) % 2);
    for (int i = 0; i < nextMoveCount; i++)
    {
        MakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][i], (m_nMaxDepth - depth) % 2);
        score = -negaMax(depth-1);
        UnMakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][i]);
        if (score>currentMaxScore)
        {
            currentMaxScore = score;
            if (depth == m_nMaxDepth){
            
                m_cmBestMove = m_pMG->m_MoveList[depth][i];
            }
        }
    }
    return currentMaxScore;
}
alpha-beta算法
int CAlphtBetaEngine::alphabeta(int depth,int alpha ,int beta)
{
    
    int score;
    int nextMoveCount;
    int overNum = IsGameOver(CurPosition, depth);
    
    if (overNum != 0)return overNum;

    int whoTurn = (m_nMaxDepth - depth) % 2;
    if (depth <= 0)
        return m_pEval->Eveluate(CurPosition, whoTurn);
    nextMoveCount = m_pMG->CreatePossibleMove(CurPosition, depth, whoTurn);
    for (int i = 0; i < nextMoveCount; i++)
    {
        MakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][i], whoTurn);
        score = -alphabeta(depth - 1, -beta, -alpha);
        UnMakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][i]);
        if (score>alpha)
        {
            alpha = score;
            if (depth == m_nMaxDepth){

                m_cmBestMove = m_pMG->m_MoveList[depth][i];
            }
        }
        if (alpha >= beta)break;
    }
    return alpha;
}

PVS算法：

int CPVS_Engine::PrincipalVariation(int depth, int alpha, int beta)
{
    int score;
    int Count, i;
    BYTE type;
    int best;

    i = IsGameOver(CurPosition, depth);
    if (i != 0)
        return i;

    if (depth <= 0)    //叶子节点取估值
        return m_pEval->Eveluate(CurPosition, false);

    Count = m_pMG->CreatePossibleMove(CurPosition, depth, (m_nMaxDepth - depth ) % 2);


     MakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][0], (m_nMaxDepth - depth ) % 2);
    best = -PrincipalVariation(depth - 1, -beta, -alpha);
    UnMakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][0]);
    if (depth == m_nMaxDepth)
        m_cmBestMove = m_pMG->m_MoveList[depth][0];

    for (i = 1; i<Count; i++)
    {

        if (best < beta)
        {
            if (best > alpha)
                alpha = best;
            MakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][i], (m_nMaxDepth - depth ) % 2);
            score = -PrincipalVariation(depth - 1, -alpha - 1, -alpha);
            if (score > alpha && score < beta)
            {
                best = -PrincipalVariation(depth - 1, -beta, -score);
                if (depth == m_nMaxDepth)
                    m_cmBestMove = m_pMG->m_MoveList[depth][i];
            }
            else if (score > best)
            {
                best = score;
                if (depth == m_nMaxDepth)
                    m_cmBestMove = m_pMG->m_MoveList[depth][i];
            }
            UnMakeMove(&m_pMG->m_MoveList[depth][i]);
        }
    }

    return best;
}


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