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五子棋AI实现详解

算法概述

本五子棋AI采用α-β剪枝优化的极小极大算法，结合专业的棋型评估系统和多层次的威胁检测机制。核心算法流程如下：

1. 威胁检测阶段：优先检查并阻止玩家即将形成的活四、冲四等威胁
2. 搜索决策阶段：使用α-β剪枝的极小极大算法搜索最佳落子位置
3. 评估优化：结合位置权重和棋型价值进行综合评分

数据结构

棋盘表示

int board[MAX_BOARD_SIZE][MAX_BOARD_SIZE]; // 25x25最大棋盘

• 0表示空位
• 1表示玩家棋子(X)
• 2表示AI棋子(○)

步数记录

typedef struct {
    int player; // 下棋方(1或2)
    int x, y;   // 坐标(0-based)
} Step;

Step steps[MAX_STEPS]; // 最大步数记录

方向信息

typedef struct {
    int continuous_chess; // 连续同色棋子数
    bool check_start;     // 起始方向是否开放
    bool check_end;       // 结束方向是否开放
} DirInfo;

核心函数说明

1. ai_move(int depth)

AI决策主函数

void ai_move(int depth);

• 参数：depth - 当前搜索深度
• 流程：
  1. 优先防御：检查并阻止玩家的威胁棋型
  2. 主动进攻：使用α-β剪枝搜索最佳位置
  3. 执行落子

2. dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing)

α-β剪枝搜索核心

int dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing);

• 参数：

  • x,y - 当前测试位置
  • player - 当前玩家
  • depth - 剩余搜索深度
  • alpha/beta - 剪枝参数
  • is_maximizing - 是否最大化玩家(AI)

• 返回值：评估分数

3. evaluate_pos(int x, int y, int player)

位置评估函数

int evaluate_pos(int x, int y, int player);

评估标准：

• 四个方向(水平、垂直、对角线)分别评估
• 考虑棋型(活棋、眠棋)和开放程度
• 加入位置权重(中心区域价值更高)

4. count_specific_direction(int x, int y, int dx, int dy, int player)

方向分析函数

DirInfo count_specific_direction(int x, int y, int dx, int dy, int player);

• 分析特定方向的连续棋子情况
• 返回结构包含：
  • 连续棋子数
  • 两端开放状态

评估系统

棋型评分标准

棋型	条件	分数
活四	两端开放的四连	100000
冲四	一端开放的四连	10000
活三	两端开放的三连	5000
眠三	一端开放的三连	1000
活二	两端开放的二连	500
眠二	一端开放的二连	100

位置权重

• 中心区域奖励：50 * (BOARD_SIZE - 距离中心曼哈顿距离)
• 边缘区域：基础分

搜索策略

α-β剪枝优化

1. 极大节点(AI)：

   • 更新α值
   • 当α ≥ β时剪枝

2. 极小节点(玩家)：

   • 更新β值
   • 当β ≤ α时剪枝

搜索优化

1. 局部搜索：仅考虑已有棋子周围2格范围内的位置
2. 对称剪枝：避免重复计算对称位置
3. 深度控制：默认3层，可通过参数调整

威胁检测机制

防御优先级

1. 立即阻止的威胁：

   • 活四(必输)
   • 冲四(必须阻挡)
   • 双活三(必须阻挡)

2. 高级威胁：

   • 活三
   • 冲三
   • 多种棋型组合

性能优化

1. 评估缓存：重复位置评估优化
2. 早期终止：发现必胜/必败立即返回
3. 搜索排序：优先搜索高价值区域

典型场景处理

必胜局面

• 直接落子形成五连
• 优先进攻而非防守

必防局面

• 检测玩家的活四/冲四
• 强制在关键点落子

平衡策略

• 进攻与防守的权重平衡
• 根据局势动态调整