如何编写象棋游戏

机器博弈是人工智能领域的重要分支，它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主，已经得到解决的棋类游戏，几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题，借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而，博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类，其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大，所以我们需要添加约束，并且采用合理的算法进行优化。

五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。当今世界，AlphaGo已经执围棋之牛耳，五子棋领域却鲜少有人问津。本文根据课堂所学知识结合文献、博客，基于两种开发语言实现了一个智能对战的AI五子棋游戏平台。

本文所做工作如下：

(1) 五子棋界面实现;

(2) 智能判定棋盘走势;

(3) 改进了棋盘扫描方式;

(4) 改良了系统评分表评估方式;

(5) 实现了基于点评分表估值找出最佳落子方式。

五子棋AI问题的最大问题是如何实现智能对弈，即当人落子之后，算法如何解读当前的棋盘并且对其进行分析解读，得到电脑方的最佳落子点。其次还有一个问题是如何判断胜利，这可以作为前面棋盘局势判定的一个子问题，也可以看做是一个单独的问题，不过这个问题总体来说较为简单，所以不做详细说明。

五子棋的整体知识构建包含以下部分：

(1) 棋盘局面表示法

(2) 棋局胜利判定

(3) 棋型知识库

(4) 智能博弈流程

对于问题(1)，采用数组表示法。棋盘中的各交叉点有三种状态，不妨令 0表示空(未放置棋子) ，-1 表示有黑子 ，1 表示有白子，数组表示法的基本思想是:以交叉点对应的数组索引值来表达物理位置 ，以交叉点对应的元素值表达状态(空、 黑子、 白子)。令 V = {0 ，1 ，-1} ，棋盘 的第 i 个交叉点的状态 Si ∈V ，任何棋局都可以表示成一个 n ×n 的二元组。

对于问题(2)， 采用数组表示法时，想知道任意两个元素 Si 和Sj 是否共线，要通过 i 和 j 之间的数值规律来判断。从这方面看，数组表示法是一种原始、低效的表示方法，但是对于评分表算法来说其性能损失是可以接受的。要判断是否有一方已经胜利，只需要对整个棋盘判定当前落子点的纵、横、正斜、反斜四个方向的最长延伸出四个位置看是否能连成一条同色直线即可。具体的操作可以视为：从落子点出发，向两个方向延伸，如果遇到同色，那么计数器加一，遇到非同色(空白或者异色)则停止在该方向的延伸，一个计数器记下该方向上的两头的连续同色棋子数。等到四个方向都探索完毕，如果四个计数器中有一个计数器达到了5，那么即可判断出已经有五子连珠了，此局结束。

问题(3)棋型知识库主要包括各种既定的棋盘形式，有如下几种：我爱编程网

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活四

：有两个连五点(即有两个点可以形成五)，图中白点即为连五点。当活四出现的时候，整个局势已经无法阻止连五了，活四的归属方一定能取得胜利;

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冲四

：有一个连五点，如下面三图，均为冲四棋型。图中白点为连五点。 相对比活四来说，冲四的威胁性就小了很多，因为这个时候，只要跟着防守在那个唯一的连五点上，冲四就没法形成连五。

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活三

：可以形成活四的三，如下图，代表两种最基本的活三棋型。图中白点为活四点。活三棋型是进攻中最常见的一种，因为活三之后，如果对方不以理会，将可以下一手将活三变成活四，而活四是无法防守的。所以，面对活三的时候，需要非常谨慎对待。在没有更好的进攻手段的情况下，必须对其进行防守，以防止其形成可怕的活四棋型。

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眠三：

只能够形成冲四的三，如下各图，分别代表最基础的六种眠三形状。图中白点代表冲四点。眠三的棋型与活三的棋型相比，危险系数下降不少，因为眠三棋型即使不去防守，下一手它也只能形成冲四，而对于单纯的冲四棋型，是可以很简单的防守住的。

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活二

：能够形成活三的二，如下图，是三种基本的活二棋型。图中白点为活三点。

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眠二

：能够形成眠三的二。图中四个为最基本的眠二棋型，细心且喜欢思考的同学会根据眠三介绍中的图2-13找到与下列四个基本眠二棋型都不一样的眠二。图中白点为眠三点。

对于上述的棋型，我们主要考虑的是活四、冲四、活三、眠三这几种主要的进攻棋型的防守与构成，整体棋型遵从以下原则：优先考虑数目，同等数目的情况下考虑是活是眠。评分表算法的设计整体偏向于防守。

对于问题(4)，当下棋型的评估分析，算法严格遵从以下流程：

当人类方落下一子，算法启动，扫描全局，得到人类棋子的集合和电脑棋子的集合。全局扫描之后，对当前局势进行排序、计算。对每个集合的每个空白点位置打分，打分依据是根据这个点周围四个方向上的同色连续棋子的数量。按照这些最后得到的评分，得出最大值。得到人类方和电脑方的两个最大值之后，进行比较，如果人类方局势较好(分数较高)，则算法将下一次落子位置设置为人类方得分最高的点，尽力降低人类方的下一步得分;如果电脑方的分数较高，那么则直接在使得分数最高的点落子即可。

本次课程设计，一共设计了两个版本，一个Java版本，为19X19的棋盘，配备简单的消息提示，基于AWT实现GUI，开发工具IntelliJ IDEA 2018.1

另一个版本是使用Python设计，核心算法相同，但是受限于图片源文件，为15X15棋盘，基于pygame实现GUI，开发工具是：JetBrains PyCharm 2018.2.4 x64

因为近期时间较为紧迫，所以《人工智能》这门课我选择了较为简单的五子棋问题进行课程设计。在本次课程设计中，我的编码能力、调试能力、算法解读实现能力、函数优化能力等各方面有了长足的进步。在本次的设计过程中也出现了几个问题，下面对这些问题进行一个简单的描述：

(1) 对棋盘局势的判断力不够，因为只是简单的对当前的棋盘局势进行判断，基本等同于一个粗通规则而且天赋不高的五子棋选手。如果对手很细心，而且熟练经营各种布局策略，那么基本这个算法就会被钻研出习惯，从而被轻易针对，而且针对方案百试不爽;

(2) 判断棋局形式的时候对边界的评分算法跟中心区域的评分算法一致，无法有效提前识别边界，降低边界空白点的权重;

(3) 用户图形界面需要改进，另外可以增设PK模式以及选色、选择棋盘大小功能等;

后续可以尝试用博弈树算法尝试与当前算法进行比较。评分表算法牺牲了更高的精度，以求迅速的得出最佳落子点;而博弈树可以通过提前落子进行全局预判进行更全方位的对人类方的围追堵截。

另外，可以通过在课堂上学到的知识，比如BFS、DFS、A*算法、决策树算法 等应用于五子棋的智能决策中。

《人工智能》这门课让我对于图、知识表示、智能决策等各个方面有了更好地认识与体验，课堂设计内容充实有趣，让我受益匪浅，希望今后可以更加深入这个方面，并且将课堂上学到的知识应用于实践之中。

象棋是中国传统的棋类游戏，也是世界上最古老的棋类游戏之一。如何编写一个象棋游戏呢?

首先，你需要了解象棋的规则和棋盘。象棋棋盘是一个长方形，由九条平行线和十条垂直线组成。棋子有七种不同的类型，每种棋子都有不同的走法。例如，“将”只能在九宫格内移动，而“士”只能在九宫格中斜向移动。

其次，你需要确定编程语言和开发工具。目前，最流行的编程语言是Java、C++和Python。开发工具可以选择Eclipse、Visual Studio等。

接下来，你需要设计游戏界面。象棋游戏需要一个棋盘和棋子的图形界面。你可以使用Java Swing或C++的图形库来实现这个界面。

然后，你需要编写象棋游戏的逻辑代码。这包括棋子的移动和吃子规则、胜利和失败的条件等。你可以使用面向对象编程来实现游戏逻辑，每个棋子都是一个对象，每个对象都有自己的属性和方法。

最后，你需要进行测试和调试。在测试阶段，你需要测试游戏的各种功能，包括棋子的移动、吃子、胜利和失败等。在调试阶段，你需要修复游戏中出现的各种bug和错误。

总之，编写象棋游戏需要一定的编程基础和知识，但只要按照以上步骤进行，就可以实现一个功能完善、界面美观的象棋游戏。

这次我们使用 Python 来实现生命游戏，这是一种简单的元胞自动机。基于一定规则，程序可以自动从当前状态推演到下一状态。制作的成品如下：

先来说说生命游戏的规则：

在生命游戏中，每个单元格有两种状态，生与死。在我们的实现中，黄色的单元格代表活着的细胞，红色单元格表示死亡的细胞。而每一个细胞的下一状态，是由该细胞及周围的八个细胞的当前状态决定的。

具体而言：

当前细胞为活细胞

当前细胞为死细胞

无需安装的标准库：

第三方库：

导入模块：

首先，我们要知道细胞的生存空间是 N * N 的方阵，每个细胞都有两种状态：on, off。on 为 255，off 为 0。我们使用 numpy 产生 N * N 的方阵。np.random.choice 是在 State.on 和 State.off ，等概率随机抽取一个元素构造 N * N 的方阵。

其次我们要明白如何计算细胞周围活细胞的个数，尤其是边界一圈的细胞。我们可以采用余数的方式，假设棋盘大小为 9 * 9，那么对于左右边界而言，左边界的左边一个元素的计算方式： - 1 % 9 = 8，自动折到右边界上。将细胞周围八个单元格的数值加起来，除以 255，就可以得到细胞周围活细胞的个数。

接下来是对规则的翻译，即根据当前世代的状态，推演出下一世代，细胞的状态。initial 为当前世代的矩阵，data为下一世代的矩阵，我们根据 initial 的数值，计算出 data 的数值。total 为周围活细胞的个数，如果当前为活细胞，total 大于三或者小于二，下一世代就会死去。如果当前为死细胞，total 等于三，下一世代活细胞就会繁殖到该单元格上。

接下来是制作动图的过程，前面几行是绘图的基本操作。之后，我们使用到了 matplotlib.animation 的方法。其中，FuncAnimation 接受的参数含义：fig 为图像句柄，generate 函数是我们更新每一帧图像所需数据的函数，下面会有介绍，fargs 为 genrate 函数的除去第一个参数的其他参数，第一个参数由 FuncAnimation 指定 framenum(帧数) 传给 generate 函数。frames 是帧数，interval 是更新图像间隔，save_count 为从帧到缓存的值的数量。

如果指定保存路径(html)，则保存为 html 动画。

下面我们来看 generate 函数，NUM 为当迭代次数，frame_num 接收来自 FuncAnimation 的帧数。通过嵌套的 for 循环，我们逐个地更新方阵中各元素的状态。

最后，我们可以通过命令行参数，运行我们的程序：

-- size 参数为棋盘大小，--seed 为随机种子，用于产生不同的随机方阵。

高斯帕滑翔机枪(Gosper Glider Gun)

可将 --gosper 更改为 --glider 滑翔机。--save 为动图保存的地址。