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我正在用 Java 创建一个国际象棋引擎作为练习,我知道由于速度问题不推荐这样做,但我这样做只是为了练习。
在使用 alpha-beta 剪枝
实现 minimax
之后,我想到了实现一个时间限制来查找给定移动的得分。
这是代码
private int minimax(MoveNode node, MoveNodeType nodeType, int alpha, int beta, Side side, int depth) throws Exception {
// isInterestingLine(prevscores, node, side);
if (depth <= 0) {
count++;
return node.evaluateBoard(side);
}
// Generate Child nodes if we haven't.
if (node.childNodes == null || node.childNodes.size() == 0) {
node.createSingleChild();
}
if (nodeType == MoveNodeType.MAX) {
int bestValue = -1000;
for (int i = 0; i < node.childNodes.size(); i++) {
if (node.childNodes.get(i) == null) continue;
int value = minimax(node.childNodes.get(i), MoveNodeType.MIN, alpha, beta, side, depth - 1);
bestValue = Math.max(bestValue, value);
alpha = Math.max(alpha, bestValue);
if (beta <= alpha) {
break;
}
node.createSingleChild();
}
// reCalculateScore();
return bestValue;
} else {
int bestValue = 1000;
for (int i = 0; i < node.childNodes.size(); i++) {
if (node.childNodes.get(i) == null) continue;
int value = minimax(node.childNodes.get(i), MoveNodeType.MAX, alpha, beta, side, depth - 1);
bestValue = Math.min(bestValue, value);
beta = Math.min(beta, bestValue);
if (beta <= alpha) {
break;
}
node.createSingleChild();
}
// reCalculateScore();
return bestValue;
}
}
和驱动程序代码。
void evaluateMove(Move mv, Board brd) throws Exception {
System.out.println("Started Comparing! " + this.tree.getRootNode().getMove().toString());
minmaxThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
bestMoveScore = minimax(tree.getRootNode(), MoveNodeType.MIN, -1000, 1000, side, MAX_DEPTH);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
minmaxThread.start();
}
这就是我实现时间限制的方式。
long time = System.currentTimeMillis();
moveEvaluator.evaluateMove(move, board.clone());
while((System.currentTimeMillis() - time) < secToCalculate*1000 && !moveEvaluator.minmaxThread.isAlive()) {
}
System.out.println("Time completed! score = " + moveEvaluator.bestMoveScore + " move = " + move + " depth = " + moveEvaluator.searchDepth) ;
callback.callback(move, moveEvaluator.bestMoveScore);
你看,它只计算了 Bb7,因为深度优先搜索时间甚至在计算另一条线之前就用完了。
所以我想要一种计算方法,就像在基于时间限制的解决方案中一样。
以下是我教过的一些解决方案。
isInteresting()
函数。它采用所有先前的分数并检查当前行是否有趣/获胜,如果是,然后才计算下一个子节点。例如
[0,0,0,0,0,0]
可以解释为一条画线。[-2,-3,-5,-2,-1]
可以解释为丢失线。 for (int i = min_depth; i <= max_depth; i ++) {
scores = [];
for(Node childnode : NodesToCalculate) {
scores.push(minimax(childnode, type, alpha, beta, side, i));
}
// decide which child node to calculate for next iterations.
}
但是,没有一个解决方案是完美和高效的,在第一个中,我们只是猜测,在第二个中,我们不止一次地计算一个节点。
有更好的方法吗?
最佳答案
每个国际象棋引擎使用的这个问题的解决方案是iterative deepening .
您不是搜索到固定深度(在您的示例中为 MAX_DEPTH),而是从搜索深度一开始,然后当搜索完成后,您再次从深度二开始,并继续像这样增加深度,直到您没时间了。当您超时时,您可以下最后一次完成搜索的着法。
似乎很多时间将花费在较低深度的迭代上,这些迭代后来被更深的搜索所取代,并且这样做的时间完全浪费了,但实际上并非如此。由于搜索深度 N 比搜索深度 N-1 长得多,因此在较低深度搜索上花费的时间总是比在最后(更深)搜索上花费的时间少得多。
如果您的引擎使用了换位表,则上一次迭代的换位表中的数据将有助于后面的迭代。 alpha-beta 算法的性能对搜索的移动顺序非常敏感。当首先搜索最佳移动时,alpha-beta 相对于 minimax 节省的时间是最优的。如果您在搜索深度 N 之前搜索了深度 N-1,则换位表可能包含对大多数位置的最佳移动的良好猜测,然后可以首先搜索。
在实践中,在使用转置表并根据先前迭代在根部排序移动的引擎中,使用迭代加深比不使用它更快。我的意思是,例如,进行深度 1 搜索,然后进行深度 2 搜索,然后进行深度 3 搜索,直到进行深度 10 搜索比立即进行深度 10 搜索要快。另外,您可以选择随时停止搜索,并且仍然可以下棋,=。
关于java - 在基于时间的解决方案中,消除国际象棋中无趣/丢失线的最佳方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59125448/
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