我正在开发一款棋盘游戏,它是“井字游戏”(TIC-TAC-TOE)的一个变体。游戏的规则如下:
1. 游戏在一个可变尺寸的 n x n 棋盘上进行。
2. 若一方成功地放置了 k 个连续的记号(X 或 O),则该方获胜,其中 k 可变。
3. 连续的记号可以是横向、纵向或对角线上的 l 个标记,l 是固定的。
4. 若整个 n x n 的棋盘都被占满(无法再加入新的 X 或 O),且没有任何一方成功地放置了 k 个连续的记号,则游戏以平局结束。
我使用了一个 alpha-beta 剪枝算法中的 minmax 方法。这是我第一次写人工智能程序,我不确定如何创建用于该算法的评估函数。我在网上看到了一些示例,它们使用材料加权来评估局面,但我无法应用到我的情况中。目前我正在使用一个随机评估函数,它会返回介于 -100 和 100 之间的值。
有没有想法如何评估给定的棋盘配置?
1. 游戏在一个可变尺寸的 n x n 棋盘上进行。
2. 若一方成功地放置了 k 个连续的记号(X 或 O),则该方获胜,其中 k 可变。
3. 连续的记号可以是横向、纵向或对角线上的 l 个标记,l 是固定的。
4. 若整个 n x n 的棋盘都被占满(无法再加入新的 X 或 O),且没有任何一方成功地放置了 k 个连续的记号,则游戏以平局结束。
我使用了一个 alpha-beta 剪枝算法中的 minmax 方法。这是我第一次写人工智能程序,我不确定如何创建用于该算法的评估函数。我在网上看到了一些示例,它们使用材料加权来评估局面,但我无法应用到我的情况中。目前我正在使用一个随机评估函数,它会返回介于 -100 和 100 之间的值。
float Conf_eval(Configuration c)
{
return (rand()%201)-100;
}
有没有想法如何评估给定的棋盘配置?