象棋人工智能的实现

为了实现人机对战功能，必须实现象棋的人工智能，将象棋的每个棋子都赋予一定的权重，每走一步都计算分值，选择得分最高的一步，这是象棋人工智能的基本思想。

#ifndef AI_H#define AI_H#include "cocos2d.h"USING_NS_CC;class SceneGame;class Step : public CCObject{public:int _moveid;int _killid;int _xFrom;int _yFrom;int _xTo;int _yTo;static Step* create(int moveid, int killid, int xFrom, int yFrom, int xTo, int yTo){Step* step = new Step;step->_killid = killid;step->_moveid = moveid;step->_xFrom = xFrom;step->_xTo = xTo;step->_yFrom = yFrom;step->_yTo = yTo;step->autorelease();return step;}};class AI{public:AI(SceneGame *game);SceneGame *_game;Step *GenOneMove(int level=2);int getScore();static int _score[7];CCArray *getAllPossibleMove();void getAllPossibleMove(int idx,CCArray *arr);int getMinValue(int level,int maxScore);int getMaxValue(int level,int minScore);Step *_step;};#endif // AI_H

得分表

int AI::_score[7]= {1000,10,10,100,50,50,20 };

创建一步

Step *AI::GenOneMove(int level) {int maxScore=-10000;Step *ret;//find all possible access an calcute the hights scoreCCArray *possibleMOve=getAllPossibleMove();CCObject *obj;CCARRAY_FOREACH(possibleMOve,obj){Step *step=(Step*)obj;_game->fakeMove(step);int score=getMinValue(level-1,maxScore);//int score=getScore();_game->unfakeMove(step);if(score>maxScore){maxScore=score;ret=step;}}return ret;}

最大值最小值算法

int AI::getMinValue(int level,int maxScore) {if(level ==0){return getScore();}int minScore=10000;CCArray *possibleMOve=getAllPossibleMove();CCObject *obj;CCARRAY_FOREACH(possibleMOve,obj){Step *step=(Step*)obj;_game->fakeMove(step);int score=getMaxValue(level-1,minScore);_game->unfakeMove(step);if(score<=maxScore){minScore=score;return minScore;}if(score<minScore){minScore=score;}}return minScore; } int AI::getMaxValue(int level,int minScore) {if(level ==0){return getScore();}int maxScore=-10000;CCArray *possibleMOve=getAllPossibleMove();CCObject *obj;CCARRAY_FOREACH(possibleMOve,obj){Step *step=(Step*)obj;_game->fakeMove(step);int score=getMinValue(level-1,maxScore);_game->unfakeMove(step);if(score>=minScore){maxScore=score;break;}if(score>maxScore){maxScore=score;}}return maxScore; }

值得注意的是，象棋预先考虑的步骤越多，象棋越智能，但是当象棋考虑到第4步的时候，ubuntu就崩溃了，可以采用智能减枝算法，有效减少计算量。注意，当使用智能减枝时，一定要将假动作回移，不然会引起递归混乱。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的象棋人工智能的实现的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。