如何为Puyo Puyo游戏实现AI？

Question

有人可以给我一些关于如何为Puyo Puyo游戏实施人工智能（人类与计算机游戏）的指示吗？这个项目是否值得追求？

游戏的目的是形成4个或更多相同颜色的豆类链，以触发其他链条。您的连锁店越长，获得的积分就越多。我的描述并不是那么好，所以这是一个正在进行的游戏的简单视频：http://www.youtube.com/watch?v=K1JQQbDKTd8&feature=related

谢谢！

Answer 1

您还可以为低级难度设计一个相当简单的专家系统。类似的东西：

1) Place the pieces anywhere that would result in clearing blocks
2) Otherwise, place the pieces adjacent to same-color pieces.
3) Otherwise, place the pieces anywhere.

这是一个人在熟悉游戏后就会采用的基本策略。它可以作为计算机对手通过，但它不可能击败任何已经超过20分钟的人。你也不会通过实施它来学到很多东西。

Answer 2

最好的策略不是尽快杀死每一条链，而是以某种方式组装，当你在顶部制动东西时，一切都会崩溃，你会得到很多组合。所以问题在于组合这个组合策略。同样重要的是，有可能更好地制造4个组合5和平组合5个组合4和平（但我不确定，检查惠特得分）

你应该建立一个允许这种超级组合动作的大结构。在构建这个结构时，你也有问题，你不知道，你会得到什么样的平安（除了下一个和平），所以几乎不可能涉及。

这是一个非常有趣的问题。

您可以申请：

动态编程以检查当前分数 蒙特卡洛的概率需求。
小启发式（启发式总能更快地解决问题）

总的来说，我会将这个问题描述为和平的最佳定位，以最大化获胜的可能性。没有单一的策略，因为建立更大的“堆”会带来更大的失去游戏的风险。

你的堆有多好的一个参数可以是“熵” - 在组合之后单个/埋藏的和平的数量。

Answer 3

首先想到的答案是使用alpha-beta pruning进行前瞻性搜索。值得做吗？也许是作为一种学习练习。