※ 引述《chowleft (什麽....)》之铭言： : 文章有错请指教....我只是小咖xD : Minimax这里有中文说明，加上范例图可以加速理解 : http://0rz.tw/a620L : 小弟以前也写过一个小游戏，就是用这个方式降低电脑的思考时间 : 当然这个AI没有像e大那麽强还可以自我进化， 被真正会写AI的人说很强...(羞) 其实我不会AI的 :) : 游戏可以在此下载： : http://download.yousendit.com/6B9A68DB2171E1A8 : 开启後选Game->Single就开始了 : 里面的某些功能选项都是幻觉，请当作不存在 : 我想棋类游戏应该都是这样写的吧？ : 场上棋子分布的状况都可以用某些规则去计算出一个数值， : 如果某一种状况对我们有利的话，这个分数应该要比较高， : 这样就知道哪一步比较好了 我也觉得是这样写 不过因为我始终想不到要怎麽给分 所以就让AI自己帮自己给分了 XD : 我们在下棋子的时候，会想办法下出对我们最有利的情况 : 而当轮到对方的时候如果没意外，对方会下对他最有利的一步 : 由分数观点来讲就是，让算出来的分数最低 : 假如我想预测N步以後的情形 (我->对手->我->对手....) : 我应该要计算双方所下的所有可能组合，然後找出最大分数那一组 : 这样我就知道我这一步该怎麽下了 预测这个部分我没有做.....我也不会 >"< 因为这个棋盘很小，而且画圈圈一定是越画越少的 所以有办法把游戏开始到游戏结束的所有图形都列出来 0.0 如果换成象棋那种可以来回走的要把所有图形列出来是不可能的 所以我的演算法可以说是只能用在这个游戏上... : 而利用对方会朝对他最有利的方向前进的这个假设 : 则可以不用把每一种组合的分数都算出来，可以少算一些这样 : 至於每一步的分数如何决定，通常跟对这个游戏的认知度有一点点关连 : 像在我这个白痴AI中，我将边角的分数拉得很高 : 因为我觉得有没有抢到边角非常重要 : 其他的边缘地带分数也有高一些些，至於像B2之类的地方 : 因为你抢到之後很可能之後会让对手抢到边角，所以分数是负的，代表不要下这一步 : 另外一个想法就是让对手可以下的位置越来越少， : 这样对手下无可下，最後就会下在他最不希望下的位置 : 对手的选择越少，代表他的灵活性越低 : 除了可以逼迫他下不该下的位置外，还有节省电脑计算量的妙用 : 结合类似这样的观念就可以决定一个状况的分数了 : 当然有些观念是上网查的.... 节省电脑计算量这个部分 因为我没有预测所以就.... 不过预测是我一开始想做的...想破头不会写 0.0 : 当初会写这个只是因为被VMJ小游戏的电脑狠狠羞辱了一番 : 所以写来看能不能报仇雪耻.... : 不过当我写完之後所得到的只是又一次的羞辱....我的AI不争气的输了 : 总之e大可以考虑加入这些元素看看，希望对你的AI能有些帮助 不过现在我想改进AI学习的方法 而不想教AI必胜公式 (我也不知道要怎样必胜) 因为我觉得这样比较有趣 :) (虽然必胜AI真的很威，little game版的回应里有一个超威的AI...) 如果能研究一个演算法 让AI对所有游戏都有学习能力的话 就不用自己去想什麽情况是有利的 哪边的分数要给比较高 (会赢的就分数高 哈哈) == 後来我有去翻一下AI的书 发现我做的这种程式在书上是属於机器学习的部分 是 "死记学习法" 或 "参数学习法" 的其中一种 我没有看仔细，不过每本AI的书都是最後几页才讲学习 最大最小决策也有在书里看到，整个就是觉得很复杂 0.0 -- 无名网志：http://www.wretch.cc/blog/et284vu065k3 --

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