我正在尝试制作一个国际象棋引擎,基本的想法是当我点击一个按钮时,计算机就会移动。下面是我的代码:
def alphabeta(board, node, depth, a, b, maximizer):
if depth == 0:
return evaluate.node(node)
if maximizer == True:
value = -10**3 # Number that's smaller than what the evaluation algorithm can return
for child in
我在为国际象棋做人工智能。
到目前为止,我已经成功地实现了Alpha-Beta剪枝Minimax算法,如下所示(来自Wikipedia):
(* Initial call *)
alphabeta(origin, depth, -∞, +∞, TRUE)
function alphabeta(node, depth, α, β, maximizingPlayer)
if depth = 0 or node is a terminal node
return the heuristic value of node
if maximizingPlayer
在学习了一段时间的α-β剪枝算法之后,我决定编写一个简单的象棋程序。然而,在运行程序时,计算机决定做一个愚蠢的举动。我不知道函数在哪里写错了。
要使程序正常工作,我必须修复什么?
这是我的静态评估函数,其中m_turn依次是侧,而m_xturn是尚未翻转的部分。
int CChess::Evaluate()
{
int score = 0;
for (int r = 0; r < CHEIGHT; r++)
for (int c = 0; c < CWIDTH; c++)
if (m_color[r][c] == m_turn
我正在用alpha beta构建一个Reversi游戏,我需要你在alpha beta中的帮助。问题是,计算机一直在选择一个方块在板的低端。我有一个计算机可能的移动列表(如您在下面的代码中所看到的),这意味着计算机几乎总是选择列表中的最后一个或最后一个移动,,即使它不是最佳移动。我的评估功能很简单:黑片减去白片。顺便说一句:它在depth=1中运行得很好,但我需要它在depth=3中工作。
public int AlphaBeta(int depth,int turn,TreeNode root,int alpha,int beta)
{
if(depth==0)
re
我目前正在用C++编写一个国际象棋程序。搜索的算法是alphaBeta,这就是为什么我在遍历和评估移动之前对它们进行排序的原因。我的主类是类Position,它执行所有的搜索,还包含一个比较两步棋的函数。
class Position{
private:
//This vector holds the moves of the current line, to be evaluated
vector<Move> currentSearch(4000);
// This function uses internal fields of class
我正在使用标准的Python国际象棋库和一个非常简单的求值函数创建一个非常简单的Python国际象棋引擎;黑棋权重总和(正数)加上白棋权重总和(负数)。引擎始终显示为黑色。
我使用了Negamax维基百科的页面作为指导,深度是第四层。我不期望特级大师的表现,但引擎做出了非常有问题的举动,例如:白色的e2e4和f1c4导致引擎通过b7b5自由放弃它的棋子。
有人能帮我吗?我完全不知道我做错了什么。negamax (称为搜索)和评估函数如下所示:
import chess
import time
import math
from time import sleep
from chessboard
我在使用维基百科的alpha-beta剪枝算法时遇到了麻烦:
function alphabeta(node, depth, α, β, Player)
if depth = 0 or node is a terminal node
return the heuristic value of node
if Player = MaxPlayer
for each child of node
α := max(α, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player) ))
if β
我正在尝试建立一个国际象棋人工智能。我的带有alpha-beta剪枝( ABP )的negamax函数比单独的min和max函数运行得慢(大约8倍),尽管返回的移动是相等的。
我的棋盘评估函数总是返回一个关于红色玩家的值,即红色越高越好。仅对于Negamax,当以深度0返回时,对于黑色播放器,此值将乘以-1。
我的Negamax函数:
int alphaBeta(Board board, int depth, int alpha, int beta) {
if (depth <= 0 || board.isGameOver()) { // game over == checkma
我正在尝试做一些α-beta剪枝,我可以理解的,以及当我想到如何处理这个问题时我想到的算法。
但是我必须用Haskell写这篇文章,我很难把我的思维方式从循环和变量等过程转换成Haskell的功能方法。
最让我困惑的部分是如何写这样的东西
function alphabeta(node, α, β, player) is
.
.
value := −∞
for each child of node do
value := max(value, alphabeta(child, α, β, otherPlayer))
α := ma
我决定用11x11的棋盘创建一个Tic Tac Toe游戏,获胜的条件是5个单元格X或O在一行(垂直,水平或对角),或者当棋盘是满的,即没有可能的左移。
我创建了一个AI对手,它使用极小极大算法来找到棋盘上的最佳走法。minimax的伪代码(带有alpha-beta修剪)如下:
function alphabeta(node, depth, α, β, maximizingPlayer)
if the game ends:
return the heuristic value of the current state
if maximizingPlayer