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它在 Tic-Tac-Toe 游戏的实现中存在一个小问题。对于以下组合:
['x', 'o', 'e',
'o', ' e', 'e',
'e', ' e', 'e']
最好的选择是
['x', 'o', 'e',
'o', ' x', 'e',
'e', ' e', 'e']
但它返回的是我认为最接近的合适的:
['x', 'o', 'x',
'o', ' e', 'e',
'e', ' e', 'e']
在这种情况下,人工智能输了。这是代码:
var board = ['x', 'o', 'e', 'o', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e'];
var signPlayer = 'o';
var signAI = (signPlayer === 'x') ? 'o' : 'x';
game = {
over: function(board) {
for (var i = 0; i < board.length; i += 3) {
if (board[i] === board[i + 1] && board[i + 1] === board[i + 2]) {
return board[i] !== 'e' ? board[i] : false;
}
}
for (var j = 0; j < 3; j++) {
if (board[j] === board[j + 3] && board[j + 3] === board[j + 6]) {
return board[j] !== 'e' ? board[j] : false;
}
}
if ((board[4] === board[0] && board[4] === board[8]) ||
(board[4] === board[2] && board[4] === board[6])) {
return board[4] !== 'e' ? board[4] : false;
}
return ( board.every(function(element) {
return element !== 'e';
}))
},
winner: function(board) {
return game.over(board);
},
possible_moves: function(board, sign) {
var testBoard = [],
nextBoard;
for (var i = 0; i < board.length; i++) {
nextBoard = board.slice();
if (nextBoard[i] === 'e') {
nextBoard[i] = sign;
testBoard.push(nextBoard);
}
}
return testBoard;
}
}
function moveScore(board) {
var result = game.winner(board);
if (result === signPlayer) {
return -100;
}
if (result === signAI) {
return +100;
}
return 0;
//Game is a draw
}
function max(board) {
if (game.over(board)) {
return board;
}
var newGame = [];
var bestMove = [];
var score;
var best_score = -Infinity;
var movesArray = game.possible_moves(board, signAI);
for (var i = 0; i < movesArray.length; i++) {
newGame = movesArray[i].slice();
score = moveScore(min(newGame));
if (score > best_score) {
best_score = score;
bestMove = newGame;
}
}
return bestMove;
}
function min(board) {
if (game.over(board)) {
return board;
}
var newGame = [];
var worstMove = [];
var score;
var worst_score = +Infinity;
var movesArray = game.possible_moves(board, signPlayer);
for (var i = 0; i < movesArray.length; i++) {
newGame = movesArray[i].slice();
score = moveScore(max(newGame));
if (score < worst_score) {
worst_score = score;
worstMove = newGame;
}
}
return worstMove;
}
max(board);
最佳答案
存在以下问题:
over
方法会为某些板提供错误的输出,例如此板:
['e', 'e', 'e', 'o', 'o', 'o', 'x', 'x', 'e']
在前三个元素中找到三个 e
值并返回 false
后,它实际上会停止查找,即它在第二行中看不到胜利o
。要修复此问题,请更改此行:
return board[i] !== 'e' ? board[i] : false;
至:
if (board[i] !== 'e') return board[i];
如果函数连续找到三个 e
,这将使该函数继续进行其他检查。其他循环中也需要类似的修复(最后一个循环除外)。
尽管极小极大算法成功访问了搜索树中的节点,但它不会将找到的叶分数(0、-100 或 100)带回到搜索树中。相反,您只需查看静态板配置即可重新计算每个位置的分数,忽略从递归调用中可以获得的最佳/最差分数。要解决此问题,请让 min 和 max 函数不仅返回最佳移动,还返回与其关联的分数。所以替换这个:
return bestMove;
与:
return [best_score, bestMove];
然后你可以从递归调用中获取分数,如果你替换它:
score = moveScore(min(newGame));
与:
score = min(newGame)[0];
对于游戏结束的情况,您需要进行类似的更改。替换这个:
if (game.over(board)) {
return board;
}
与:
if (game.over(board)) {
return [moveScore(board), []];
}
请注意,这是调用 moveScore 的唯一正确时机。数组的第二个元素应该是最好的移动,但由于没有移动,所以最好只使用一个空数组。
这是一个小问题:您实际上并没有使用从对 max 的主调用中获得的最佳移动。通过上述更改,您可以在主调用中获得最佳 Action 及其得分:
[score, nextBoard] = max(board);
这是更正后的代码,末尾有一些附加代码,允许通过单击 3x3 网格来玩游戏。为此,我将代码 e
更改为空格,因为它在打印板上看起来更好:
var board = ['x', 'o', ' ', 'o', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '];
var signPlayer = 'o';
var signAI = (signPlayer === 'x') ? 'o' : 'x';
var game = {
over: function(board) {
for (var i = 0; i < board.length; i += 3) {
if (board[i] === board[i + 1] && board[i + 1] === board[i + 2]) {
//return board[i] !== ' ' ? board[i] : false;
if (board[i] !== ' ') return board[i];
}
}
for (var j = 0; j < 3; j++) {
if (board[j] === board[j + 3] && board[j + 3] === board[j + 6]) {
//return board[j] !== ' ' ? board[j] : false;
if (board[j] !== ' ') return board[j];
}
}
if ((board[4] === board[0] && board[4] === board[8]) ||
(board[4] === board[2] && board[4] === board[6])) {
//return board[4] !== ' ' ? board[4] : false;
if (board[4] !== ' ') return board[4];
}
return ( board.every(function(element) {
return element !== ' ';
}))
},
winner: function(board) {
return game.over(board);
},
possible_moves: function(board, sign) {
var testBoard = [],
nextBoard;
for (var i = 0; i < board.length; i++) {
nextBoard = board.slice();
if (nextBoard[i] === ' ') {
nextBoard[i] = sign;
testBoard.push(nextBoard);
}
}
return testBoard;
}
}
function moveScore(board) {
var result = game.winner(board);
if (result === signPlayer) {
return -100;
}
if (result === signAI) {
return +100;
}
return 0;
//Game is a draw
}
function max(board) {
//if (game.over(board)) {
// return board;
//}
if (game.over(board)) {
return [moveScore(board), []];
}
var newGame = [];
var bestMove = [];
var score;
var best_score = -Infinity;
var movesArray = game.possible_moves(board, signAI);
for (var i = 0; i < movesArray.length; i++) {
newGame = movesArray[i].slice();
//score = moveScore(min(newGame));
score = min(newGame)[0];
if (score > best_score) {
best_score = score;
bestMove = newGame;
}
}
//return bestMove;
return [best_score, bestMove];
}
function min(board) {
//if (game.over(board)) {
// return board;
//}
if (game.over(board)) {
return [moveScore(board), []];
}
var newGame = [];
var worstMove = [];
var score;
var worst_score = +Infinity;
var movesArray = game.possible_moves(board, signPlayer);
for (var i = 0; i < movesArray.length; i++) {
newGame = movesArray[i].slice();
//score = moveScore(max(newGame));
score = max(newGame)[0];
if (score < worst_score) {
worst_score = score;
worstMove = newGame;
}
}
//return worstMove;
return [worst_score, worstMove];
}
// Extra code for adding a simple GUI
var board = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' '];
var score = null;
var tds = Array.from(document.querySelectorAll('td'));
var table = document.querySelector('table');
var span = document.querySelector('span');
function display(board, score) {
board.forEach( (v, i) => tds[i].textContent = v );
span.textContent = score;
}
display(board);
table.onclick = function (e) {
var i = tds.indexOf(e.target);
if (i == -1 || board[i] !== ' ' || game.over(board)) return;
board[i] = signPlayer;
display(board);
[score, board] = max(board, 1);
display(board, score);
}
td { border: 1px solid; width: 20px; text-align: center; cursor: hand }
tr { height: 25px; v-align: middle }
<table>
<tr><td></td><td></td><td></td></tr>
<tr><td></td><td></td><td></td></tr>
<tr><td></td><td></td><td></td></tr>
</table>
<div>
Score: <span></span>
</div>
我刚刚进行了更正以使其正常工作,但请注意有多种方法可以提高效率。您可以通过使用 alpha-beta 搜索、跟踪已评估棋盘的分数、同时通过平移(转动、镜像)映射类似棋盘以及变异棋盘(而不是每次下棋时创建新棋盘)来实现此目的。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!