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我正在为游戏开发 AI,我想将MinMax算法与Alpha-Beta pruning一起使用。

我对它的工作原理有一个粗略的想法,但我仍然无法从头开始编写代码,所以我花了过去两天在网上寻找某种伪代码。

我的问题是,我在网上找到的每个伪代码似乎都是基于找到最佳移动的值,而我需要返回最佳移动本身而不是数字。

我当前的代码是基于这个伪代码(源代码

minimax(level, player, alpha, beta){  // player may be "computer" or "opponent"
    if (gameover || level == 0)
       return score
    children = all valid moves for this "player"
    if (player is computer, i.e., max's turn){
       // Find max and store in alpha
       for each child {
          score = minimax(level - 1, opponent, alpha, beta)
          if (score > alpha) alpha = score
          if (alpha >= beta) break;  // beta cut-off
       }
       return alpha
    } else (player is opponent, i.e., min's turn)
       // Find min and store in beta
       for each child {
          score = minimax(level - 1, computer, alpha, beta)
          if (score < beta) beta = score
          if (alpha >= beta) break;  // alpha cut-off
       }
       return beta
    }
}

// Initial call with alpha=-inf and beta=inf
minimax(2, computer, -inf, +inf)

如您所见,此代码返回一个数字,我想这是使一切正常工作所必需的(因为在递归期间使用了返回的数字)。

所以我想我可能会使用一个外部变量来存储最好的移动,这就是我改变之前代码的方式:

minimax(level, player, alpha, beta){  // player may be "computer" or "opponent"
    if (gameover || level == 0)
       return score
    children = all valid moves for this "player"
    if (player is computer, i.e., max's turn){
       // Find max and store in alpha
       for each child {
          score = minimax(level - 1, opponent, alpha, beta)
          if (score > alpha) {
              alpha = score
              bestMove = current child // ROW THAT I ADDED TO UPDATE THE BEST MOVE
          }
          if (alpha >= beta) break;  // beta cut-off
       }
       return alpha
    } else (player is opponent, i.e., min's turn)
       // Find min and store in beta
       for each child {
          score = minimax(level - 1, computer, alpha, beta)
          if (score < beta) beta = score
          if (alpha >= beta) break;  // alpha cut-off
       }
       return beta
    }
}

// Initial call with alpha=-inf and beta=inf
minimax(2, computer, -inf, +inf)

现在,这对我来说是有意义的,因为只有在轮到玩家并且该动作比之前的动作更好时,我们才需要更新最佳动作。

所以,虽然我认为这是正确的(即使我不是 100% 确定),但源代码也有一个java实现,它更新了bestMove这种score < beta情况,我不明白为什么。

尝试使用该实现导致我的代码选择对面玩家的最佳移动,这似乎不正确(假设我是黑人玩家,我正在寻找我可以做出的最佳移动我期待的是“黑色”动作而不是“白色”动作)。

我不知道我的伪代码(第二个)是否是使用带有alpha-beta 修剪的MinMax找到最佳移动的正确方法,或者即使在score < beta的情况下我也需要更新最佳移动。

如果您愿意,请随时提出任何新的和更好的伪代码,我不受任何约束,如果它比我的更好,我不介意重写一些代码。

编辑:

由于我无法理解这些回复,我想也许这个问题并没有问我想知道什么,所以我想在这里写得更好。

假设我只想为一个玩家获得最佳移动,并且每次我需要新移动时都会将这个玩家(即最大化器)传递给MinMax函数(这样会minmax(2, black, a, b)返回黑色玩家的最佳移动,同时minmax(2, white, a ,b)返回最适合白人玩家),您将如何更改第一个伪代码(或源代码中的java实现)以将这个给定的最佳移动存储在某处?

编辑2:

让我们看看我们是否可以让它以这种方式工作。

这是我的实现,你能告诉我它是否正确吗?

//PlayerType is an enum with just White and Black values, opponent() returns the opposite player type
protected int minMax(int alpha, int beta, int maxDepth, PlayerType player) {        
    if (!canContinue()) {
        return 0;
    }
    ArrayList<Move> moves = sortMoves(generateLegalMoves(player));
    Iterator<Move> movesIterator = moves.iterator();
    int value = 0;
    boolean isMaximizer = (player.equals(playerType)); // playerType is the player used by the AI        
    if (maxDepth == 0 || board.isGameOver()) {
        value = evaluateBoard();
        return value;
    }
    while (movesIterator.hasNext()) {
        Move currentMove = movesIterator.next();
        board.applyMove(currentMove);
        value = minMax(alpha, beta, maxDepth - 1, player.opponent());
        board.undoLastMove();
        if (isMaximizer) {
            if (value > alpha) {
                selectedMove = currentMove;
                alpha = value;
            }
        } else {
            if (value < beta) {
                beta = value;
            }
        }
        if (alpha >= beta) {
            break;
        }
    }
    return (isMaximizer) ? alpha : beta;
}

编辑 3:

基于@Codor 的回答/评论的新实现

private class MoveValue {
    public Move move;
    public int value;

    public MoveValue() {
        move = null;
        value = 0;
    }

    public MoveValue(Move move, int value) {
        this.move = move;
        this.value = value;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "MoveValue{" + "move=" + move + ", value=" + value + '}';
    }

}

protected MoveValue minMax(int alpha, int beta, int maxDepth, PlayerType player) {
    if (!canContinue()) {
        return new MoveValue();
    }
    ArrayList<Move> moves = sortMoves(generateLegalMoves(player));
    Iterator<Move> movesIterator = moves.iterator();
    MoveValue moveValue = new MoveValue();
    boolean isMaximizer = (player.equals(playerType));
    if (maxDepth == 0 || board.isGameOver()) {            
        moveValue.value = evaluateBoard();
        return moveValue;
    }
    while (movesIterator.hasNext()) {
        Move currentMove = movesIterator.next();
        board.applyMove(currentMove);
        moveValue = minMax(alpha, beta, maxDepth - 1, player.opponent());
        board.undoLastMove();
        if (isMaximizer) {
            if (moveValue.value > alpha) {
                selectedMove = currentMove;
                alpha = moveValue.value;
            }
        } else {
            if (moveValue.value < beta) {
                beta = moveValue.value;
                selectedMove = currentMove;
            }
        }
        if (alpha >= beta) {
            break;
        }
    }
    return (isMaximizer) ? new MoveValue(selectedMove, alpha) : new MoveValue(selectedMove, beta);
}

我不知道我做对了还是做错了,但是我又回到了发布问题时遇到的问题:

调用minMax(Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE, 1, PlayerType.Black)返回只能由白色玩家完成的移动,这不是我需要的。

我需要给定玩家的最佳移动,而不是整个棋盘的最佳移动。

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2 回答 2

6

经过一些研究并浪费了大量时间来解决这个问题,我想出了这个似乎可行的解决方案。

private class MoveValue {

    public double returnValue;
    public Move returnMove;

    public MoveValue() {
        returnValue = 0;
    }

    public MoveValue(double returnValue) {
        this.returnValue = returnValue;
    }

    public MoveValue(double returnValue, Move returnMove) {
        this.returnValue = returnValue;
        this.returnMove = returnMove;
    }

}


protected MoveValue minMax(double alpha, double beta, int maxDepth, MarbleType player) {       
    if (!canContinue()) {
        return new MoveValue();
    }        
    ArrayList<Move> moves = sortMoves(generateLegalMoves(player));
    Iterator<Move> movesIterator = moves.iterator();
    double value = 0;
    boolean isMaximizer = (player.equals(playerType)); 
    if (maxDepth == 0 || board.isGameOver()) {            
        value = evaluateBoard();            
        return new MoveValue(value);
    }
    MoveValue returnMove;
    MoveValue bestMove = null;
    if (isMaximizer) {           
        while (movesIterator.hasNext()) {
            Move currentMove = movesIterator.next();
            board.applyMove(currentMove);
            returnMove = minMax(alpha, beta, maxDepth - 1, player.opponent());
            board.undoLastMove();
            if ((bestMove == null) || (bestMove.returnValue < returnMove.returnValue)) {
                bestMove = returnMove;
                bestMove.returnMove = currentMove;
            }
            if (returnMove.returnValue > alpha) {
                alpha = returnMove.returnValue;
                bestMove = returnMove;
            }
            if (beta <= alpha) {
                bestMove.returnValue = beta;
                bestMove.returnMove = null;
                return bestMove; // pruning
            }
        }
        return bestMove;
    } else {
        while (movesIterator.hasNext()) {
            Move currentMove = movesIterator.next();
            board.applyMove(currentMove);
            returnMove = minMax(alpha, beta, maxDepth - 1, player.opponent());
            board.undoLastMove();
            if ((bestMove == null) || (bestMove.returnValue > returnMove.returnValue)) {
                bestMove = returnMove;
                bestMove.returnMove = currentMove;
            }
            if (returnMove.returnValue < beta) {
                beta = returnMove.returnValue;
                bestMove = returnMove;
            }
            if (beta <= alpha) {
                bestMove.returnValue = alpha;
                bestMove.returnMove = null;
                return bestMove; // pruning
            }
        }
        return bestMove;
    }   
}
于 2014-12-21T18:20:18.207 回答
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这有点困难,因为给定的代码不是实际的 Java 实现;为了实现你想要的,必须有具体的类型来表示游戏树中的移动和位置。通常游戏树没有显式编码,而是以稀疏表示进行导航,其中实现将实际执行相关移动,递归评估生成的较小问题并撤消移动,因此通过使用调用堆栈使用深度优先搜索,因此表示当前路径。

要获得实际的最佳移动,只需从最大化后续评估的方法中返回实例。首先在没有alpha-beta-pruning 的情况下实现Minimax 算法可能会有所帮助,它是在基本结构工作后的后续步骤中添加的。

问题中链接的实现(第 1.5 节)实际上返回了最佳移动,如从那里获取的以下评论所示。

/** Recursive minimax at level of depth for either
    maximizing or minimizing player.
    Return int[3] of {score, row, col}  */

这里没有使用用户定义的类型来表示移动,但是该方法返回三个值,它们是评估的最佳得分和玩家实际执行最佳移动的坐标(实现已经完成以获得分数),这是实际移动的表示。

于 2014-12-17T14:29:11.700 回答