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人工智能实验二 博弈树井字棋 实验报告.doc

1、 1 / 6人工智能实验二 博弈树井字棋 实验报告姓名:舒吉克班级:545007学号:1000000000目录一、 实验环境 2二、 实验目的 2三、 实验内容 2四、 实验步骤 2(1 ) 博弈树搜索算法 2(2 ) 估价函数 2(3 ) 数据结构 2五、 实验结果 22 / 6一、 实验环境操作系统:WIN7编译环境:Codeblocks13.12语言:C+二、 实验目的用博弈树算法实现井字棋游戏。三、 实验内容用博弈树算法实现井字棋游戏。井字棋游戏是一种简单的棋类游戏,在 3*3 的棋盘上,两人轮流下子,谁的棋子先连成 3 颗一条直线,谁就赢了,可以横着、竖着、斜着。博弈树算法是用搜索来

2、解决这类问题的算法,井字棋游戏步数较少,很容易用博弈树算法实现 AI。四、 实验步骤(1 ) 博弈树搜索算法 博弈树搜索算法是搜索算法的一种,用深搜来遍历所有的下子情况,利用一种叫做 MIN-MAX 的策略,就是对每种棋盘情况有一个估价函数,对 A 方有利就是正数,对 B 方有利就是负数。A 方行动时,必然走使棋盘的估价函数最大的那一步,也就是 MAX;而 B 方行动时,必然走使估价函数变得最小,也就是MIN 的一步。博弈树搜索时,会假设双方都足够聪明,每次都先试着走完所有的可能,然后让当前行动人走对自己最有利的那一步。最后,得到 AI 当前所需走的这一步到底走哪步,让 AI 走出这一步。(2

3、 ) 估价函数估价函数是博弈树算法重要的一部分。我设计的估价函数,是某一方已经连三了(也就是已经胜利了) ,就直接返回 1000 或-1000。若在某一行、某一列、某一斜线(一共有三行、三列、两条斜线) ,每有两个 A 方的棋和一个空格,则估价+50,每有一个 A 方的棋和两个空格,则估价+10; B 方的也类似。这样,就能把双方的胜负、优劣势情况用估价函数表示出来。(3 ) 数据结构没有用太复杂的数据结构,用结构体中的 3*3 数组存储棋盘,用 vector 来存储某一情况电脑可以走的各种选择,这样电脑能在有多种估价函数相同的选择的时候能随机从中选一个。五、 实验结果3 / 6测试的结果:程

4、序无论先后手都根本不会输,玩家有失误的话它能赢。运行截图:1.开始可以选择先后手:2.我按了 0,选择了先手。电脑在对局途中都会说出我设定好的语句,来表明它用博弈树算法得到的对局势的分析。如我下在了中间的 1,1 位置,电脑用博弈树算法,可以得知走四个角才不会输,走其他的四个点必输,所以如下图进行了判断,然后随便选了一个角下棋。3.我第三手下载了左边中间的 1,0 位置,电脑能判断出它不堵我我就赢了(出了 1,2 之外的位置的估价数值都为 1000,也就是玩家会获胜,所以它只有走1,2,才能避免必输的情况) 。4 / 64.我下错了一步棋,电脑能通过博弈树算法得知它走这一步他就赢了,然后他赢了。之后可以选择重新开始或者退出。6.玩家选择后手的话,AI 会判断出它先手走哪步其实都不是必赢,假设玩家足够聪明(这也是博弈树算法的一部分,会假设双方足够聪明,每步都走最好的位置) ,AI 先手走哪个位置其实都是一样的。7.玩家后手走一般要走中间,而我选择下了一个无关的角,这是必输的走法,电脑可以通过博弈树算法得知我必输,于是它走出了必赢的一步,并且告知我输定了。5 / 68.我必须堵它,然后它又走了一步,走出了双 2,于是我输了。6 / 6

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