minimax - Minimax / Alpha Beta Algorithm - 在五子棋中寻找 AI 的移动

Question

我知道 Minimax 决策树是为棋盘游戏实现 AI 的好方法。目前，我正在尝试实现一个名为 Gomoku 的游戏（连续 5 个）。但是有一点我很困惑：

我环顾四周，似乎几乎所有 Minimax/AlphaBeta 算法都返回一个整数。特别是对我来说，eval(bestGomokuBoard) 的返回值。我应该如何找到获胜板的坐标？

这是我到目前为止所做的：我有一个 20x20 的整数数组，代表一个空白空间（0）、计算机（1）和播放器（2）。为了减少开销，Minimax Tree 中的每个节点都是较大数组（较小的参考框架）的 9x9 数组表示。我的 eval 函数返回一个 int，我的 minimax/alphabeta 算法返回一个 int。如何找到 AI 移动的坐标？

并提前感谢您！

Answer 1

您可以制作两个略有不同的最大函数。一个只返回一个整数（得分），另一个最大函数（例如maxWithBestMove或rootMax）返回得分和最佳移动。递归调用顺序将是：

maxWithBestMove --> min --> max --> min --> max....

查看国际象棋编程 wiki 上Negamax 框架中的注释 #2 。我在这里给出了类似的答案。