Question

我必须做一个我们需要实施mancala棋盘游戏的项目，然后为它实现AI。

我们已经被指示我们需要修改或更改minimax树以便能够与mancala一起使用，因为在游戏中玩家可以连续多次转弯。

我已经实现了我的游戏逻辑和GUI，但现在在我开始使用AI之前，我想尝试一下它背后的理论。我在网上搜索了非转弯的迷你最大树，我似乎无法找到任何东西。但是我看到很多人都在谈论使用minimax来制作mancala。

现在，我理解了正常的minimax树以及每个级别如何在最小节点和最大节点之间交替。有了我现在需要的树，我会说：min > max > max > min > max如果第二个玩家有两个转弯吗？

我们还需要能够指定Minimax树的给定层深度。我们还需要进行alpha beta修剪，但是一旦我真的有了树，那就是以后的。[/ p>

Answer 1

据我所知，你的主要问题如下：你已经看到如何在max / min进入周期的情况下使用minimax，现在你有一个游戏，有时一个玩家可以在一个游戏中做多个动作行。

我将向您解释基本上适用于任何游戏的一般方法，然后我将添加一些可以为mancala做的不同的事情。

所以一般方法

标准极小极大如下：

function minimax(node, depth, maximizingPlayer)
    if depth = 0 or node is a terminal node
        return the heuristic value of node
    if maximizingPlayer
        bestValue := -∞
        for each child of node
            val := minimax(child, depth - 1, FALSE)
            bestValue := max(bestValue, val)
        return bestValue
    else
        bestValue := +∞
        for each child of node
            val := minimax(child, depth - 1, TRUE)
            bestValue := min(bestValue, val)
        return bestValue

使用max / min初始化minimax调用，然后不断更改。在您的情况下，您只需要添加一个小支票。

function minimax(node, depth, maximizingPlayer)
    if depth = 0 or node is a terminal node
        return the heuristic value of node
    if maximizingPlayer
        bestValue := -∞
        for each child of node
            # here is a small change
            if freeTurn(child):
               isMax := TRUE
            else:
               isMax := FALSE
            val := minimax(child, depth - 1, isMax)
            bestValue := max(bestValue, val)
        return bestValue
    else
        bestValue := +∞
        for each child of node
            # here is a small change
            if freeTurn(child):
               isMax := FALSE
            else:
               isMax := TRUE
            val := minimax(child, depth - 1, isMax)
            bestValue := min(bestValue, val)
        return bestValue

您的功能freeTurn会让您回复当前行动后是否有空转。请注意，无论您是连续2次移动还是连续5次移动，此算法都没有区别。

关于Mancala

mancala有很多变种，但游戏的分支因素非常小（我所知道的是<= 6）。现在假设您有三个移动A，B，C，D，移动C可让您再玩一次。从C位置，您可以移动C1，C2。因此，您可以将它们组合起来（C + C1，C + C2）并将它们视为一次移动（应该进行小额记账以记住这实际上是两个动作）。所以现在你最终得到最小的最大迭代次数，你没有4次移动：A，B，C + C1，C + C2，D。实际上，对于具有更大分支因子的游戏，使用这种方法并没有错。

Answer 2

如果一方可以在一个回合中有多个动作，那么必须有某种方法来检测它。当检测到具有用于对手的移动生成器时生成仅包含空移动的列表，即不执行任何操作的移动。对手将被迫进行该动作（什么都不做），然后第一个玩家可以计算他的下一步动作。

如何调整我的Minimax搜索树来处理没有基于游戏的游戏？

2 个答案: