我想在我的鲍鱼游戏中实现Minimax,但我不知道该怎么做。 确切地说,我不知道算法何时需要最大化或最小化玩家。 如果我理解了逻辑,我需要缩小玩家并最大化AI?
这是维基百科的伪代码
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
(* Initial call for maximizing player *)
minimax(origin, depth, TRUE)
我的实施
private Integer minimax(Board board, Integer depth, Color current, Boolean maximizingPlayer) {
Integer bestValue;
if (0 == depth)
return ((current == selfColor) ? 1 : -1) * this.evaluateBoard(board, current);
Integer val;
if (maximizingPlayer) {
bestValue = -INF;
for (Move m : board.getPossibleMoves(current)) {
board.apply(m);
val = minimax(board, depth - 1, current, Boolean.FALSE);
bestValue = Math.max(bestValue, val);
board.revert(m);
}
return bestValue;
} else {
bestValue = INF;
for (Move m : board.getPossibleMoves(current)) {
board.apply(m);
val = minimax(board, depth - 1, current, Boolean.TRUE);
bestValue = Math.min(bestValue, val);
board.revert(m);
}
return bestValue;
}
}
我的评估功能
private Integer evaluateBoard(Board board, Color player) {
return board.ballsCount(player) - board.ballsCount(player.other());
}
答案 0 :(得分:1)
这取决于您的评估功能;在你的情况下,假设目标是在棋盘上拥有比对手更多的球,则玩家将最大化&人工智能将最小化。
答案 1 :(得分:0)
2场比赛中的常用方法是始终最大化,但否定价值 因为它被传递给父母。
答案 2 :(得分:0)
您的评估功能对于minimax搜索不是很有用,因为它对于游戏的大多数动作都是恒定的。鲍鱼的举动远没有象棋那么引人注目。尝试使用所有玩家弹珠之间的距离之和。此功能使minimax可以使用。
您还需要确保selfColor是在首次调用minimax时要移动的播放器的颜色。
还可以编写递归结束
if (0 == depth)
return this.evaluateBoard(board, selfColor);
超出问题范围,但可能与您有关:我发现negamax更易于使用。