artificial-intelligence - Alpha beta剪枝求值函数的设计

Question

很难说出这里问的是什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或言辞激烈，无法以目前的形式合理回答。如需帮助澄清此问题以便可以重新打开，visit the help center .




8年前关闭。




我正在设计一个国际象棋游戏及其背后的人工智能，它实现了一个带有 alpha-beta 修剪的搜索树。我在设计游戏的评估函数时遇到了困难。

如何为任何类型的游戏设计评估函数？

Answer 1

构建评估函数的一种流行策略是作为被认为影响职位值(value)的各种因素的加权总和。例如，国际象棋的评估函数可能采用以下形式

c1 * material + c2 * mobility + c3 * king safety + c4 * center control + ...

比如

f(P) = 200(K-K') + 9(Q-Q') + 5(R-R') + 3(B-B'+N-N') + (P-P') - 0.5(D-D'+S-S'+I-I') + 0.1(M-M') + ...

其中:

K, Q, R, B, N, P are the number of white kings, queens, rooks, bishops, knights and pawns on the board.
D, S, I are doubled, backward and isolated white pawns.
M represents white mobility (measured, say, as the number of legal moves available to White).