简单五子棋AI

背景

1. 人工智能正处热门。

2. 不少大学开设了人工智能专业。

3. 以上两条催生了一些面向全国大学生的棋类AI竞赛。

参考资料

1. 《PC游戏编程（人机博弈）》，作者：王小春。（主要参考资料）

2. 象棋巫师。（http://www.xqbase.com/）

3. 技术博客。

成果

1. 使用Easy-X实现界面，alphabate剪枝算法作为搜索引擎。

2. 在一秒钟内可以产生一步走法，棋力超过初学者。

3. 易于拓展其他搜索引擎（其他算法）。

4. 添加了一些简单的小功能。如：悔棋、走法估值。

实现细节

总体思路是：把五子棋看成一棵博弈树，然后调用静态估值函数对每一个局面进行估值，通过各种算法对于博弈树进行剪枝、对于寻找走法的过程进行优化，从而在可接受的时间内遍历更深的层数，以提高AI的棋力。

其中，静态函数指的是，针对当前棋局，在不考虑将来走法的情况下，单纯通过棋型以及棋子之间的位置，给出一个评分的函数。本质上是对五子棋本身特性的理解，和程序本身没有太大关系。

首先要生成博弈树。生成博弈树的过程是通过CmoveGenerator这个类实现的。五子棋落子规则比较简单，为了简化情况还没有考虑禁手，所以只要是空白的地方都是可能的落子点。值得一提的是，并不是在内存中一次性生成整棵博弈树，因为这种做法的消耗是无法忍受的。事实上，内存中同时存在的局面组数（一组为一个局面的下一步走法，即一个movelist）和所设定的depth（搜索深度）是一样的。这样，时间复杂度和空间复杂度都从O($$225^{n}$$)降到了O($$n$$)，让加大搜索深度成可能。

其次，就是对博弈树进行搜索。优化搜索第一步是剪枝处理，这也是不一次性生成整棵博弈树有意义的保证。我写了一个虚类CsearchEngine，目前只实现了CalphaBetaEngine这一种搜索引擎。CalphaBetaEngine使用alphabeta剪枝算法对生成的博弈树进行剪枝，将depth从1提升到了2，也就是可以往后看三步。

最后，做了一些简单的小功能。一个是悔棋，其实就是一个栈。还有一个下法打分，其实就是调用一下CEvaluation::evaluate。

关于界面：是用Easy-X写的，比较原始。

可能的改进方向

1. 增加搜索引擎的内容。比如：Aspirationi Search,Minimal Window Search/PVS、Transpostion Table、Hash Table、The History Huristic……

2. 使用开局库。网上有很多爱好者公布了的开局库。可以跑数据优化一下静态估值函数。

3. 做成网页对练平台。利用原有的程序，学习过网络相关的技术之后，可以将二者结合起来。

4. 用Qt重写界面。Easy-X只提供了简单的绘图功能（http://www.easyx.cn），随着程序越来越复杂，已经不能胜任了。用Qt重写之后就可以当作一个稳定的版本，在上面深耕了。

2018年8月31日