基于gomoku阵列的AI-Algorithm？
https://stackoverflow.com/questions/2753399
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02-10-2019 - |
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回去（想想20多年），我在我为计算机输入的杂志中遇到了Gomoku游戏源代码，并玩得很开心。
游戏很难赢得比赛，但是计算机AI的核心算法确实很简单，而且没有考虑很多代码。我想知道是否有人知道这种算法，并且与某些来源或理论有一些链接。
我记得的事情是，它基本上分配了一个覆盖整个板的阵列。然后，每当我或它放置一块时，它都会为板上的所有位置增加许多权重，这些位置可能会影响。
例如（请注意，权重肯定是错误的，因为我不记得那些）：
1 1 1
2 2 2
3 3 3
444
1234X4321
3 3 3
2 2 2
1 1 1
然后，它只是将数组扫描到最低或最高值的开放位置。
我很模糊的事情：
- 也许它有两个阵列，一个适合我，一个为自己，有一个分钟/最大的加权？
- 算法可能还有更多，但从根本上讲，它基本上是一个数组和加权数字
这根本与任何人敲响铃铛吗？有人得到任何有帮助的人吗？
解决方案
阅读您的描述，并对此进行思考，我认为它可能与您描述的方式完全合作。
要实现获得五英寸排的目标，您必须（a）防止对手成功，并且（b）成功。
要成功自己，您必须将石头放在板上已经拥有的其他石头附近，因此在可能连续参与的石头旁边增加田野的积极分数是有意义的。您给出的线性示例要么是二次的示例，也许可以很好地工作。
为了防止对手成功，您必须将石头放在旁边 他的 / 她 石头。如果您用一块石头击中两只鸟，这是特别好的，因此对手的石头应该像您相同的方式增加周围田地的价值 - 他已经排队的石头越多，得分就越高，并且越有可能算法将尝试切断对手。
这里最重要的是，不同田地的加权，以及对手的石头是否与您的石头加权不同。不幸的是，我无能为力，但是一旦编写游戏本身，这些值应该可以通过反复试验来合理地弄清楚。
但是，这是一种非常基本的方法，并且用树搜索算法表现出色。搜索Google，有一个相关的 威胁搜索的论文, ，显然对Gomoku效果很好。纸是付费墙的背后：/
其他提示
我还没有阅读文章，但是从描述中，我的猜测将是某种形式 minimax算法
我看到了您提到的这种算法 - 它非常简单又快速（没有回溯:-)），而且效果很好:-)我必须在某个地方有源取决于其他石头的数量以及Oponent石头的重量。这些算法较低，因此更喜欢攻击策略。
但这当然是非常微不足道的算法。已经找到了获胜策略。请参阅本文： L. Victor Allis，HJ Van Den Herik，MPH Huntjens。 go-moku和威胁空间搜索. 。当我编写自己的程序时，这对我有很大帮助。这样，您就可以编写程序，这在攻击对手并找到获胜组合方面非常出色。
这是一个古老的游戏 - 我在 行星源代码. 。我在大学期间玩了这款游戏，在286天内有了它的基本版本。
这是您要寻找的程序ftp://ftp.mrynet.com/usenix/80.1/boulder/dpw/gomoku.c
它已经快40岁了
