问人工智能在纸牌游戏中的应用

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这本身并不是ActionScript 3的主题，但我确实认为它相当有趣。

首先，我建议为任天堂DS或类似的游戏选择Yu-Gi-Yu的2009年星尘加速器世界锦标赛。

这个游戏有一个相当先进的计算机AI系统，它不仅处理预期的优势或劣势在生命值方面，而且卡的优势和组合。如果你正在接受这样的挑战，我强烈建议你做必要的研究(另外，当玩视频游戏是研究时，谁能抱怨呢？)

我对构建AI的建议如下:当计算机决定其移动时，创建一个移动对象数组。然后让它为它可以看到的每个可能的移动创建一个新的移动对象。

对于每个移动对象，计算对手的HP会减少多少，他们还有多少牌，有多少生物，等等。

让计算机决定什么是最重要的(更多的伤害，更多的牌优势)，并让它玩这一步。

更复杂的人工智能也会提前考虑几个转弯，也许会“看到”其他人没有的动作。

我建议你看看几个星期前我为了在闪存中好玩而构建的this game of Reversi。这有一个非常基本的人工智能实现，但基础可以应用于您的情况。

基本上，游戏的工作方式是在每次移动之后(玩家或CPU，所以我可以确定玩家是否进行了正确的移动与CPU进行的比较)，我为每个可能的合法移动创建了一个Vector。然后我决定哪个移动提供最高的分数变化，并将其设置为最佳移动。然而，我也会检查一下移动是否会导致其他玩家获得角球(如果你从来没有玩过，抓住角球的玩家通常会赢)。如果是，我告诉CPU避免这种移动，并检查第二个最好的移动，依此类推。最终的结果是一个CPU可以真正地进行斗争。

请记住，这只是一个下午的工作(对于整个游戏，从糟糕的GUI到功能再到AI)，所以这是非常基础的，我可以做一些事情，比如运行未来可能的移动以及检查序列。有趣的是，我的动作(显然是基于我的人工智能)是CPU在近80%的时间里做出的动作。唯一不正确的时候是当我像你一样下国际象棋的时候，你的走法仅仅是为了定位下一步棋的四个转弯。

对于你的游戏，你有一大堆的变量需要考虑，而不是像我一样只有一个点数。我建议列出每一件事，并对每件事应用一个点值，这样你就可以对每件事应用重要性值。我为一个缓存系统做了类似的事情，它会根据年龄、使用情况、大小等自动确定要保留的最重要的文件。然后，您可以查看CPU手中的每一张牌，计算每张牌的值，并使用该牌(当然，假设这样做是合法的)。

一旦你弄清楚了这一点，你就可以研究每一步在下一轮中可能做的事情(即每一步的“伤害”值)。一旦完成，你就可以给它添加一些功能，让CPU做出战略性的移动，允许它们使用更强大的卡片，或者执行“完成”移动，或者以它最终工作的方式。

再一次，保持它是一个简单的基于点的系统，并从那里继续前进。你需要一些可以进行物理比较的东西，所以坚持基于点的系统会让这一切变得简单。

我为这个答案的冗长道歉，但我希望它能在某种程度上有所帮助。