java - Minimax Connect 4 AI 麻烦

Question

我正在制作 connect 4 AI，但游戏会一直持续到所有 42 个空格都填满为止。
连续得分每 4 分得 1 分。

public int[] Max_Value(GameBoard playBoard, int depth){
    GameBoard temp = new GameBoard(playBoard.playBoard);
    int h = 0, tempH = 999, tempCol=0;
    int myDepth = depth - 1;
    int[] tempH2 = new int[2];
    boolean noChildren = true;
    if(myDepth != -1){
        for(int i = 0; i < 7; i++){
            if(temp.isValidPlay(i)){
                count++;
                temp.playPiece(i);
                noChildren = false;
                tempH2 = Min_Value(temp, myDepth);
                if(tempH2[1] < tempH){
                    tempH=tempH2[1];
                    tempCol = i;
                }
                temp.removePiece(i);
            }
        }
    }   
    int[] x = new int[2];
    if(noChildren){
        h = temp.getHeuristic();
    }
    else{
        h = tempH;
        x[0]=tempCol;
    }
    x[1]=h;
    return x; 
}

public int[] Min_Value(GameBoard playBoard, int depth){
    GameBoard temp = new GameBoard(playBoard.playBoard);
    int h = 0, tempH = -999, tempCol=0;
    int myDepth = depth - 1;
    int[] tempH2 = new int[2];
    boolean noChildren = true;
    if(myDepth != -1){
        for(int i = 0; i < 7; i++){
            if(temp.isValidPlay(i)){
                count++;
                temp.playPiece(i);
                noChildren = false;
                tempH2 = Max_Value(temp, myDepth);
                if(tempH2[1] > tempH){
                    tempH=tempH2[1];
                    tempCol = i;
                }
                temp.removePiece(i);
            }
        }
    }   
    int[] x = new int[2];
    if(noChildren){
        h = temp.getHeuristic();
    }
    else{
        h = tempH;
        x[0]=tempCol;
    }
    x[1]=h;
    return x; 
}

我觉得我只是偶然发现了一切，而且感觉代码很糟糕。然而，我以前从未尝试过这样的事情，并且希望得到任何意见。我不知道我哪里出了问题。我的评估函数对于任何给定状态连续找到的每 4 个点只给出 1 分。 main 函数调用 Min_Value 函数以深度 10 开始。

我正在尝试返回该列以及启发式的值。我希望我已经提供了足够的信息。感谢您的任何见解。

Answer 1

好吧，在实现未显示的方法(如评估、playmove、删除等)后，我能够对此进行调试。假设这些函数在您的版本中以某种正确的方式实现，错误在于，如果深度为 -1，您实际上从未调用评估函数:

你有这个:

[...]if(myDepth != -1)
{/*restofthecode*/}[...]

但是你需要的是这样的:

[...]if(myDepth == -1)
{
return temp.getHeuristic();
}
/*restofthecode*/
[...]

这样，每当你到达深度 -1(极小极大树中的一片叶子)时，都会对棋盘进行评估并返回值(这正是极小极大树中你所需要的)。

对两个部分(最小和最大)进行此修改，一切都应该没问题。如果还有其他问题，请随时询问。