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我正在尝试为九人莫里斯创建“AI”,但我在 minMax
算法上遇到了困难。总结一下,我花了10多个小时试图找到问题,但没有成功。 (调试这个递归很糟糕,或者我做得很糟糕,或者两者兼而有之)
自从我开始怀疑我写的所有内容后,我决定发布我的问题,以便有人可以发现我的 minMax 版本中的任何问题。我意识到如果没有整个应用程序,这确实是一项艰巨的任务,因此也非常欢迎任何我应该三次检查我的代码的建议。
这里是视频链接,解释了 minMax,我的实现基于该视频:https://www.youtube.com/watch?v=l-hh51ncgDI (搜索 minmax 后在 yt 上弹出的第一个视频 - 以防万一您想观看视频但不想点击链接)
我的 minMax 没有 alpha-beta 剪枝:
//turn - tells which player is going to move
//gameStage - what action can be done in this move, where possible actions are: put pawn, move pawn, take opponent's pawn
//depth - tells how far down the game tree should minMax go
//spots - game board
private int minMax(int depth, Turn turn, GameStage gameStage, Spot[] spots){
if(depth==0){
return evaluateBoard(spots);
}
//in my scenario I am playing as WHITE and "AI" is playing as BLACK
//since heuristic (evaluateBoard) returns number equal to black pawns - white pawns
//I have decided that in my minMax algorithm every white turn will try to minimize and black turn will try to maximize
//I dont know if this is correct approach but It seems logical to me so let me know if this is wrong
boolean isMaximizing = turn.equals(Turn.BLACK);
//get all possible (legal) actions based on circumstances
ArrayList<Action> children = gameManager.getAllPossibleActions(spots,turn,gameStage);
//this object will hold information about game circumstances after applying child move
//and this information will be passed in recursive call
ActionResult result;
//placeholder for value returned by minMax()
int eval;
//scenario for maximizing player
if(isMaximizing){
int maxEval = NEGATIVE_INF;
for (Action child : children){
//aplying possible action (child) and passing its result to recursive call
result = gameManager.applyMove(child,turn,spots);
//evaluate child move
eval = minMax(depth-1,result.getTurn(),result.getGameStage(),result.getSpots());
//resets board (which is array of Spots) so that board is not changed after minMax algorithm
//because I am working on the original board to avoid time consuming copies
gameManager.unapplyMove(child,turn,spots,result);
if(maxEval<eval){
maxEval = eval;
//assign child with the biggest value to global static reference
Instances.theBestAction = child;
}
}
return maxEval;
}
//scenario for minimizing player - the same logic as for maximizing player but for minimizing
else{
int minEval = POSITIVE_INF;
for (Action child : children){
result = engine.getGameManager().applyMove(child,turn,spots);
eval = minMax(depth-1,result.getTurn(),result.getGameStage(),result.getSpots());
engine.getGameManager().unapplyMove(child,turn,spots,result);
if(minEval>eval){
minEval=eval;
Instances.theBestAction = child;
}
}
return minEval;
}
}
简单的启发式评估:
//calculates the difference between black pawns on board
//and white pawns on board
public int evaluateBoard(Spot[] spots) {
int value = 0;
for (Spot spot : spots) {
if (spot.getTurn().equals(Turn.BLACK)) {
value++;
}else if(spot.getTurn().equals(Turn.WHITE)){
value--;
}
}
return value;
}
我的问题:
//the same parameters as in minMax() function
public void checkMove(GameStage gameStage, Turn turn, Spot[] spots) {
//one of these must be returned by minMax() function
//because these are the only legal actions that can be done in this turn
ArrayList<Action> possibleActions = gameManager.getAllPossibleActions(spots,turn,gameStage);
//I ignore int returned by minMax() because,
//after execution of this function, action choosed by minMax() is assigned
//to global static reference
minMax(1,turn,gameStage,spots);
//getting action choosed by minMax() from global
//static reference
Action aiAction = Instances.theBestAction;
//flag to check if aiAction is in possibleActions
boolean wasFound = false;
//find the same action returned by minMax() in possibleActions
//change the flag upon finding one
for(Action possibleAction : possibleActions){
if(possibleAction.getStartSpotId() == aiAction.getStartSpotId() &&
possibleAction.getEndSpotId() == aiAction.getEndSpotId() &&
possibleAction.getActionType().equals(aiAction.getActionType())){
wasFound = true;
break;
}
}
//when depth is equal to 1 it always is true
//because there is no other choice, but
//when depth>1 it really soon is false
//so direct child of root is not chosen
System.out.println("wasFound?: "+wasFound);
}
我实现 minMax 算法背后的想法是否正确?
最佳答案
我认为错误可能存在,因为您甚至在评估子移动时也在更新Instances.theBestAction
。
例如,假设“Move 4”是最终返回的真正最佳 Action ,但在评估“Move 5”时,theBestAction
设置为“Move 5”的最佳子 Action '。从此时起,您将不会将原始 theBestAction
更新回“Move 4”。
也许只是一个简单的条件,仅在深度==originalDepth
时设置theBestAction
?
您还可以考虑返回一个包含最佳得分和获得得分的移动的结构/对象,而不是使用全局变量。
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