五子棋人机对战：使用回溯法实现 AI 对手
五子棋人机对战：使用回溯法实现 AI 对手
本文将介绍使用回溯法实现五子棋人机对战的 AI 算法。
AI 下棋逻辑
// 添加方法，使用回溯法实现五子棋人机对战
public void AI() {
JFrame jf = new JFrame();//创建窗口
jf.setSize(200, 200);//设置窗口大小
jf.setLocationRelativeTo(null);//居中显示
//设置流动布局
jf.setLayout(new FlowLayout());
JButton jb1 = new JButton('先手');
JButton jb2 = new JButton('后手');
jf.add(jb1);
jf.add(jb2);
jf.setVisible(true);
jb1.addActionListener(new ActionListener() {//先手
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
jf.dispose();//关闭窗口
clean();// 清空棋盘
count = 0;//计数器清零
start = true;// 允许开始
int x = 7,y = 7;//电脑先下中心点
for(int i=0;i<50;i++) {// 添加动画效果
color = new Color(5 * i, 5 * i, 5 * i);// 3d效果
g.setColor(color);// 设置画笔颜色
g.fillOval(x * size + x0 + i / 2 - 25, y * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y][x] = 1;// 记录棋盘上每颗棋子的颜色（实际是记入1、-1）
}
ChessR chess = new ChessR(x,y,color);//创建棋子对象存入棋子数值
chessB[count] = chess;//以count为下标存入棋子对象
count++;//每下完一颗棋，计数器加1
while(true) {// 无限循环
//人类下一步棋
while(true) {
if (start == true) {
if (chessArr[y1][x1] == 0) {
for (int i = 0; i < 50; i++) {
if (count % 2 == 0) {
color = new Color(5 * i, 5 * i, 5 * i);// 3d效果
g.setColor(color);// 设置画笔颜色
g.fillOval(x1 * size + x0 + i / 2 - 25, y1 * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y1][x1] = 1;// 记录棋盘上每颗棋子的颜色（实际是记入1、-1）
} else {
color = new Color(155 + 2 * i, 155 + 2 * i, 155 + 2 * i);
g.setColor(color);
g.fillOval(x1 * size + x0 + i / 2 - 25, y1 * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y1][x1] = -1;
}
}
ChessR chess1 = new ChessR(x1,y1,color);
chessB[count] = chess1;
count++;
checkwin();// 判断输赢
break;
}
}
}
//电脑下一步棋
int[] res = new int[2];//存储最优下棋位置
res = max(chessArr);//调用max方法
x = res[0];//取出最优下棋位置
y = res[1];
for(int i=0;i<50;i++) {// 添加动画效果
color = new Color(155 + 2 * i, 155 + 2 * i, 155 + 2 * i);
g.setColor(color);// 设置画笔颜色
g.fillOval(x * size + x0 + i / 2 - 25, y * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y][x] = -1;// 记录棋盘上每颗棋子的颜色（实际是记入1、-1）
}
ChessR chess2 = new ChessR(x,y,color);// 创建棋子对象
chessB[count] = chess2;
count++;// 每下完一颗棋，计数器加1
checkwin();// 判断输赢
}
}
});
jb2.addActionListener(new ActionListener() {//后手
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
jf.dispose();//关闭窗口
clean();// 清空棋盘
count = 0;//计数器清零
start = true;// 允许开始
while(true) {// 无限循环
//人类下一步棋
while(true) {
if (start == true) {
if (chessArr[y1][x1] == 0) {
for (int i = 0; i < 50; i++) {
if (count % 2 == 0) {
color = new Color(5 * i, 5 * i, 5 * i);// 3d效果
g.setColor(color);// 设置画笔颜色
g.fillOval(x1 * size + x0 + i / 2 - 25, y1 * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y1][x1] = 1;// 记录棋盘上每颗棋子的颜色（实际是记入1、-1）
} else {
color = new Color(155 + 2 * i, 155 + 2 * i, 155 + 2 * i);
g.setColor(color);
g.fillOval(x1 * size + x0 + i / 2 - 25, y1 * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y1][x1] = -1;
}
}
ChessR chess1 = new ChessR(x1,y1,color);// 创建棋子对象
chessB[count] = chess1;// 以count为下标存入棋子对象
count++;//每下完一颗棋，计数器加1
checkwin();// 判断输赢
break;
}
}
}
//电脑下一步棋
int[] res = new int[2];//存储最优下棋位置
res = max(chessArr);//调用max方法
x = res[0];//取出最优下棋位置
y = res[1];
for(int i=0;i<50;i++) {// 添加动画效果
color = new Color(155 + 2 * i, 155 + 2 * i, 155 + 2 * i);
g.setColor(color);// 设置画笔颜色
g.fillOval(x * size + x0 + i / 2 - 25, y * size + y0 + i / 2 - 25, 50 - i, 50 - i);
chessArr[y][x] = -1;// 记录棋盘上每颗棋子的颜色（实际是记入1、-1）
}
ChessR chess2 = new ChessR(x,y,color);// 创建棋子对象
chessB[count] = chess2;// 以count为下标存入棋子对象
count++;// 每下完一颗棋，计数器加1
checkwin();// 判断输赢
}
}
});
}
//max方法是用来实现电脑下棋的，它会根据当前棋盘状态，通过遍历所有可能的下棋位置，并计算出每个位置的得分，最终选出得分最高的位置作为电脑下棋的位置。具体实现方式可以参考以下伪代码：
//1. 定义max方法，参数为chessArr二维数组，表示当前棋盘状态
//2. 初始化最高得分为0，最优位置为null
//3. 遍历所有可能的下棋位置，对于每个位置(x,y)，进行以下操作：
// a. 如果该位置已经有棋子了，直接跳过
// b. 否则，对该位置进行模拟下棋，然后计算该位置的得分
// c. 如果该位置的得分大于最高得分，更新最高得分和最优位置
//4. 返回最优位置
public int[] max(int[][] chessArr) {
int maxScore = 0; // 最高得分
int[] bestPos = new int[2]; // 最优位置
for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
for (int j = 0; j < COLS; j++) {
if (chessArr[i][j] == 0) { // 如果该位置没有棋子
int score = getScore(chessArr, i, j); // 计算该位置的得分
if (score > maxScore) { // 如果该位置得分大于最高得分
maxScore = score; // 更新最高得分
bestPos[0] = j; // 更新最优位置的列号
bestPos[1] = i; // 更新最优位置的行号
}
}
}
}
return bestPos;
}
// 计算指定位置的得分
public int getScore(int[][] chessArr, int row, int col) {
int score = 0;
for (int k = 0; k < COUNT; k++) { // 遍历每个方向
int[] count = new int[2]; // 统计连续的棋子个数
boolean blocked1 = false; // 判断当前方向是否被挡住
boolean blocked2 = false;
for (int i = -k; i <= k; i++) { // 遍历连续的k个位置
// 统计该位置的得分
int r = row + i * dx[k]; // 根据方向计算行号和列号
int c = col + i * dy[k];
if (r < 0 || r >= ROWS || c < 0 || c >= COLS) { // 如果超出棋盘范围
continue; // 继续遍历下一个位置
}
if (!blocked1 && chessArr[r][c] == -1) { // 如果当前方向没有被挡住且该位置有电脑下的棋子
count[0]++; // 统计连续的棋子个数
} else if (!blocked1 && chessArr[r][c] == 1) { // 如果当前方向没有被挡住且该位置有玩家下的棋子
blocked1 = true; // 当前方向被挡住
} else if (blocked1 && chessArr[r][c] == -1) { // 如果当前方向被挡住且该位置有电脑下的棋子
blocked2 = true; // 另一个方向也被挡住
break; // 结束遍历
} else if (blocked1 && chessArr[r][c] == 0) { // 如果当前方向被挡住且该位置为空
break; // 结束遍历
}
}
if (count[0] == COUNT - 1 && !blocked1 && !blocked2) { // 如果连续的棋子个数为COUNT-1且两个方向都没有被挡住
score += FIVE; // 得分为FIVE
} else if (count[0] == COUNT - 2 && !blocked1 && !blocked2) { // 如果连续的棋子个数为COUNT-2且两个方向都没有被挡住
score += FOUR; // 得分为FOUR
} else if (count[0] == COUNT - 3 && !blocked1 && !blocked2) { // 如果连续的棋子个数为COUNT-3且两个方向都没有被挡住
score += THREE; // 得分为THREE
} else if (count[0] == COUNT - 4 && !blocked1 && !blocked2) { // 如果连续的棋子个数为COUNT-4且两个方向都没有被挡住
score += TWO; // 得分为TWO
}
}
return score;
}
评分机制
getScore 方法用于计算每个位置的得分。该方法遍历每个方向，统计该方向上连续的棋子个数。根据连续的棋子个数和是否被挡住，计算该位置的得分。例如，如果该位置有 4 个连续的棋子，且两个方向都没有被挡住，则该位置的得分为 4 分。
总结
本文介绍了使用回溯法实现五子棋人机对战的 AI 算法。该算法通过遍历所有可能的下棋位置，并计算每个位置的得分，最终选出得分最高的位置作为电脑下棋的位置。该算法可以有效地提高 AI 的棋力，使 AI 能够与人类玩家进行较量。
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