python - 国际象棋 negamax 函数

Question

嗨!

我正在尝试为我的国际象棋引擎编写一个 negamax 搜索算法，但我似乎无法让它工作。我以 wikipedias 伪代码为例，但不知何故它没有产生预期的结果。当我用 2 层运行它时，它改变了我的板数据结构，尽管它不应该。在第 2 层函数完成运行后，所有白棋(或黑棋。取决于玩家对函数的称呼。)棋子从起始位置向前移动 2 个空格。

我的 make 和 unmake 移动函数运行良好，因为我使用最多搜索 5 层的非递归函数测试了它们。然后，它完美地工作。我的 negamax 实现一定有问题。

非常感谢您的帮助!

def negaMax(self, board, rules, ply, player):
        """ Implements a minimax algorithm. """
        if ply == 0:
            return self.positionEvaluation()

        self.max_eval = float('-infinity')

        self.move_list = board.generateMoves(rules, player)
        for self.move in self.move_list:
            board.makeMove(self.move, player)
            self.eval = -self.negaMax(board, rules, ply - 1, board.getOtherPlayer(player))
            board.unmakeMove(self.move, player)

            if self.eval > self.max_eval:
                self.max_eval = self.eval

        return self.max_eval

Answer 1

这里的主要问题是我相信使用对象变量而不是局部变量。

self.move 是一个对象变量，每次更改它时 - 递归的每个级别都“看到”更改，这对于递归来说通常是一件坏事算法。

递归算法应该是自包含的，并且即使对调用环境有任何改变也应该做到最小 - 这使得遍历算法流程变得更加容易。

我在这段代码中看到的两个主要问题是:

1. self.move 应该是一个本地 变量(声明为move)。当您稍后执行以下操作时:board.unmakeMove(self.move, player) - 我怀疑棋盘正在撤消另一个移动，该移动在递归树中设置得更深，而不是您想要的移动。使用局部变量将消除这种不良行为。
2. 递归调用的每个级别都在设置 self.max_eval = float('-infinity') - 因此您可以不断更改它，尽管这可能不是您想要的。

解决方案应该是这样的:

def negaMax(self, board, rules, ply, player):
        """ Implements a minimax algorithm. """
        if ply == 0:
            return self.positionEvaluation()

        max_eval = float('-infinity')

        move_list = board.generateMoves(rules, player)
        for move in move_list:
            board.makeMove(move, player)
            currentEval = -self.negaMax(board, rules, ply - 1, board.getOtherPlayer(player))
            board.unmakeMove(move, player)

            if currentEval > max_eval:
                max_eval = currentEval 
        return max_eval

我不是 100% 确定它确实会解决代码中的所有问题(但它会解决部分问题)但我 100% 确定避免对象变量会使您的代码更容易理解和调试。