https://github.com/iamcorey/gobang

This is my 1st AI course project
https://github.com/iamcorey/gobang

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This is my 1st AI course project

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/iamcorey/gobang
• Owner: iAmCorey
• Created: 2018-09-07T02:31:38.000Z (about 6 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2018-10-27T08:57:43.000Z (about 6 years ago)
• Last Synced: 2023-11-07T17:58:54.074Z (about 1 year ago)
• Language: Python
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README

        
[TOC]

|   Service  |  Master  |  Develop  |

| :------:   | :-----:  | :-------: |

|   Build    | ![Develop Build](https://img.shields.io/badge/build-passing-brightgreen.svg)|![Develop Build](https://img.shields.io/badge/build-passing-brightgreen.svg) |

|  Platform  | ![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.6-blue.svg)  |   ![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.6-blue.svg)    |

|  Download  | ![Github All Releases](https://img.shields.io/badge/downloads-717K-brightgreen.svg) | ![Github All Releases](https://img.shields.io/badge/downloads%20-717K-brightgreen.svg)     |

|  Release   | ![release](https://img.shields.io/badge/release-v2.0-blue.svg)  | ![release](https://img.shields.io/badge/release-v2.1-blue.svg)    |

# AI_Project_01

实现五子棋AI算法

# 所需知识

博弈树

最小-最大搜索

Alpha-Beta剪枝

# 胜负判断

每下一步棋就进行一次判断。

优化：只需对这一颗棋子的附近进行判断。

（在ai平台上不用自己写判断。）

# 下棋思路

## 打分思路

每次都遍历整个棋盘，寻找到：令我方决策分最高的点，最高分为`max(my_score)`；令敌方最高分的点，最高分为`max(enemy_score)`。

比较两个分数。如果`max(my_score)` > `max(enemy_score)`，则选择进攻。下`max(my_score)`的点。如果有多个点`my_score`相同，则选其中`enemy_score`最大的点。

反之，则选择防守。下`enemy_score`最大的点。如果有多个相同，则选择`my_score`最大的点。

优化：只在有棋子的地方的周围遍历。

## 打分方法

在棋盘空的位置 -> `chessboard == COLOR_NONE` 预下棋。对该位置四个方向上，各取13个格子。判断这13个（加上中心格子）形成的棋型是什么，进行打分。取这个位置的分`idx_score`为4个方向的`score`加起来的值。

## 具体打分

```python

# 2 is black, 1 is white, 0 is none.

black_score = {

    '22222': 50000,

    '022220': 4320,

    '02220': 800,

    '022020': 720,

    '020220': 720,

    '22220': 800,

    '02222': 800,

    '22022': 720,

    '022202': 720,

    '22202': 700,

    '202220': 720,

    '002200': 120,

    '02020': 100,

    '00200':20

}

white_score = {

    '11111': 50000,

    '011110': 4320,

    '01110': 800,

    '011010': 720,

    '010110': 720,

    '11110': 800,

    '01111': 800,

    '11011': 720,

    '011101': 720,

    '11101': 700,

    '101110': 720,

    '001100': 120,

    '01010': 100,

    '00100': 20

}

```

# 变量

- 棋盘：15 * 15 

用`chessboard`来表示棋盘。(2d nparray)

``` python

chessboard

COLOR_BLACK = 2

COLOR_WHITE = 1

COLOR_NONE = 0

```

# 算法

博弈树

极大值极小值搜索算法

Alpha Beta剪枝算法