我正在编写一个变体的五子棋游戏，基本上是在一个巨大的棋盘上玩井字棋。
想知道是否有人知道这个游戏的好的人工智能策略。我的当前实现非常愚蠢，需要很长时间（O(n^3)，大约1-2秒才能走一步）：
-(void) moveAI {
//check if the enemy is trying to make a line horizontally, vertically, or diagonally
//O(n^3 * 3)
[self checkEnemies];
//check if we can make a line horizontally, vertically, or diagonally
//O(n^3 * 3)
[self checkIfWeCanMakeALine];
//otherwise just put the piece randomly
[self put randomly];
}
针对五子棋游戏，已经发现了获胜策略。参见此论文：L. Victor Allis, H. J. van den Herik, M. P. H. Huntjens, 1993. Go-Moku and Threat-Space Search。在我编写程序时，这篇论文对我帮助很大。通过它，你将能够编写出攻击对手和找到获胜组合的非常出色的程序。
使用这种策略，你应该能在同样的时间内得到不太愚蠢的AI。然而，真正非常出色的AI需要付出很多努力才能构建，即使在这些“简单”的游戏中，仍可能需要花费10秒或更长的时间才能找到聪明的方法。另一方面，有一些巧妙的编程技巧，比如在人类对手忙于思考时预先计算树形结构的遍历路径。嘿，人类可以思考，而计算机也可以思考，公平竞争！
我一直在尝试为同一个程序创建算法。
当然，你的程序首先应该做的事情是检查是否有方法可以形成五子连珠并获胜。如果没有，下一步应该检查对手是否能够这样做，如果可以，那么进行防守。
你自己玩过gomoku吗？你对基本规则有多好的掌握？
好的，下一步是思考：我们如何到达可以获胜的位置？显然，要获胜，我们必须有四个棋子连成一排。但是如果我们只是像这样形成四子连珠：
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____XOOOO_
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然后对手就可以关闭它。
但是如果我们形成“开放四个”，像这样：
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____OOOO__
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____OOO___
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然后对手就可以阻止我们：
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____XOOO___
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我们回到了起点。
为了赢得比赛，我们可以同时形成两个开放的三连：
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____OOO_____
_____O______
____O_______
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_______O____
___XOOO_____
_____O______
____O_______
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并且获胜:
________O___
_______O____
___XOOO_____
_____O______
____O_______
___X________
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__XOOO______
__XXXO______
____OX______
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4x4：看到获胜的走法了吗？
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__XOOO______
__XXXO______
__OXOX______
___O________
__X_________
我曾经创建过一个五子棋玩家，使用了alpha-beta剪枝算法，并根据每个位置上双方拥有的半开放和完全开放的2、3、4个棋子来给出得分。
计算这些得分并不是n^3。你只需要检查最新的落子是否关闭了对手的任意一条线路，是否扩展了自己的某些线路，然后相应地修改得分。
如果你想让它玩得更好，可以考虑一些来自国际象棋电脑的技巧。例如，在搜索时首先尝试“杀手着法”（记住哪些着法在其他位置上得分高或直接获胜），这样会显著提高树搜索的效率。在alpha-beta剪枝中，尝试假设最佳着法非常重要。
当你拥有了自己的玩家后，你应该尝试找出哪种不同元素（2、3、4、开放和半开放等）的得分最好，通过让不同版本之间互相对战来实现。
因此，我的五子棋玩家评估所有棋盘位置，没有深度搜索。它将水平、垂直和对角线的棋盘线划分为字符串。然后在这些字符串中搜索模式。对于黑方玩家，其中一些模式是：
X表示黑方棋子，O表示白方棋子，"-"表示空位。玩家计算并加总所有发现的形状，并作出最高得分的移动。