cocos2d-x 3.3 之黑白棋设计 NO.5 AI

概述第一次写AI，从最开始随便就能赢到最后仔细下都不一定能赢，这中间花费了很长一段时间，代码量也超过了之前很多。每次改进和修复BUG都是对自己的一个提升。 我的AI是基于优先级设计的，另外加了一些其他判断，现在先看看棋盘： 红色：这四个点不需要特别说明，占的越多胜利的几率越大 蓝色：这些点是略低于角点的最优点 黄色：这几个点无关优先级，但是需要特别注意，棋盘的博弈就是让自己占到角和不让对方占到角，下这

第一次写AI，从最开始随便就能赢到最后仔细下都不一定能赢，这中间花费了很长一段时间，代码量也超过了之前很多。每次改进和修复BUG都是对自己的一个提升。

我的AI是基于优先级设计的，另外加了一些其他判断，现在先看看棋盘：

红色：这四个点不需要特别说明，占的越多胜利的几率越大

蓝色：这些点是略低于角点的最优点

黄色：这几个点无关优先级，但是需要特别注意，棋盘的博弈就是让自己占到角和不让对方占到角，下这个点容易让出角点，或者让自己有机会占角，所以需要特别注意

以上是棋盘上3种需要注意的区域，其中角和边的点都有自己的优先分数，比如角是50，边是10，另外下一个点能占的棋子数累加也有个分数，还有夹子数......

			if(AI_flag==1)			{//step.1		//寻找角				if(AI_is_horn(turn,i,j))				{					choos_score_2+=(HORN*2);				}				else				{//step.2			//不下此点就会让出角					if(AI_not_do_no_horn(turn,j))					{						choos_score_2+=HORN;					}//step.3			//下此点就会让出角					if(AI_no_horn(turn,j))					{						choos_score_2-=HORN;					}//step.4			//若下此点下一步是否可下角					else if(AI_is_next_horn(turn,j))					{						choos_score_2+=(HORN/2);					}				}//step.5		//寻找边				if(AI_is_line(turn,j))				{//step.6			//不下无效边					if(AI_no_line(turn,j))					{						choos_score_2-=liNE;					}					choos_score_2+=liNE;				}//step.7		//返回夹子分数				int cought=0;				if((cought=AI_is_cought(turn,j))>1)				{					choos_score_2+=cought*CAUGHT;				}								//转换分数				choos_score_2+=AI_getscore(turn,j);				//如果分数比缓存高				rand=CCRANDOM_0_1();				if(rand>=0)				{					if(choos_score_2>=choos_score)					{						choos_x=i;						choos_y=j;						choos_score=choos_score_2;					}				}				else				{					if(choos_score_2>choos_score)					{						choos_x=i;						choos_y=j;						choos_score=choos_score_2;					}				}			}

以上代码是AI的serch函数，其中有7个步骤，代码中有注释比较容易理解，这样电脑就变得比较智能，当然我的代码是单步搜索，还可以做成多步搜索，那么就更加智能了。

以下说说AI如何实现以上的serch函数，我的设计比较简单，就是在类里定义一个跟棋盘一样大的二维数组的模拟棋盘，用一个init函数将棋盘上的棋子数据存入数组里

voID Game::AI_chess_init(){	//初始化储存棋盘	for(int a=0;a<10;a++)	{		for(int b=0;b<10;b++)		{			AI_chess[a][b]=chess[a][b]->qi_type;		}	}}

非常简单，这样就能直接在模拟棋盘上模拟下棋，每次serch就重新init一下。

AI的设计暂时就是这样，之后如果突然有灵感还会继续修改代码。

总结

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