计算机博弈的基本原理
弈棋过程分析
为了深入探讨计算机博弈的原理与方法学问题,有必要分析二人(设为甲方——先手、 乙方——后手)对弈的演化过程,建立相应的数学模型。图 2-1 给出了博弈状态演化过程图 [5]。图中表明棋局状态是在着法算子作用下进行演化的,其对应的状态转移方程可以写成
式中 S0为棋局的初始局面,qn+1为第 n+1 步的着法算子,而 Sn+1 为下完第 n+1 步后的棋局。 于是,不难写出
弈棋的过程是双方轮流给出着法,使棋局向着本方有利的方向发展,直至最后的胜利。 弈棋的核心是如何给出着法,这涉及一个复杂的思维过程。简单说来就是:用着法推演局面, 从有利的局面中选择当前的着法。显然准确地评估推演出来的局面是选手棋力的重要体现。
如何让计算机下棋
为了让计算机能够下棋,首要的任务就是通过恰当的数据结构使棋类要素数字化,这里 包括:棋盘、棋子、棋规(着法规则,胜负规则)等。
为了用着法推演局面和展开博弈树,就需要具有着法生成器,用以生成该局面下全部(或 部分感兴趣)的着法。图 2-2 给出了博弈者思维过程的机器实现过程框图。从而可以产生如图 2-3 所示的博弈树(Game Tree)。节点为局面,树枝为着法,根节点为当前局面,叶节点 为展开相应深度的终点局面。双方轮流出手,偶数层为本方(方块表示),奇数层为对方(圆 圈表示)。如果叶节点还不是能够给出胜-负-和的最终局面,则要对叶节点进行评估 (Evaluation)。以便从有利局面选择当前着法。这便是博弈搜索的职能。 搜索引擎根据极大-极小的搜索算法,找到对于本方而言最好的结局。然后找到最佳路 径(Principal Variation – 主要变例),从而找到相应的根着法(Root Move),即是本轮搜索 所要给出的当前着法[5]。不难看出,评估和搜索将成为博弈软件的重要部分。
如果在叶子节点不能给出胜-负-和的结果,那“有利局面”的选择就只能依靠局面的评 估了。通常设计的评估函数需要考虑如下不同类型的知识,并通过量化后加权组合而成。
子力(Material)
在象棋和国际象棋中,它是所有子力价值的和;在围棋或黑白棋中,通常计算双方棋盘 上棋子的数量。但是黑白棋有个有趣的反例:棋局只由最后的子数决定,而在中局根据子力 来评价却是很差的思路,因为好的局势下子数通常很少。其他像五子棋一样的游戏,子力是 没有作用的,因为局面好坏仅仅取决于棋子在棋盘上的相互位置,看它是否能够发挥作用。
位置(Position)
棋子落于不同的棋位其作用可能差别很大。象棋中的车占中路,兵过河,马卧槽都是具 有威胁性的位置。相反如果马窝心,兵下底又都不甚理想。围棋中的星位也是兵家必争之地。 于是不同的位置给予不同的分值,以表示不同的价值。
空间(Space)
在某些棋类中,棋盘可以分为本方控制的区域和对方控制的区域,以及有争议的区域。 在围棋中,这个思想被充分体现。而包括象棋在内的一些棋类也具有这种概念,本方的区域 包括一些棋位,它被本方的棋子攻击或保护,而不被对方棋子攻击或保护。在黑白棋中,如 果一块相连的棋子占据一个角,那么这些棋子就吃不掉了,成为该方的领地。空间的评价就 是简单地把这些区域加起来,如果所含棋位的重要程度存在差别,那就在区域的计算上增加 棋位重要性的因素。 2.4.4 机动(Mobility) 各个棋子的机动性如何,关系到棋子可行着法 的多少。如象棋中的马是可以“马踏八方”的,但 是贴边或被憋腿,其活动余地大减。显然机动性越 好,可行着法越多,选择有利局势的机会也越多。
拍节(Tempo)
某些情况下起决定作用的不是着法的多少,而 是出招的拍节和数量的奇偶性等。以一数学游戏为 例:有两堆石子,双方轮流从石堆中拿去几颗,每 次只能从一堆石子中拿走至少一颗石子,拿完最后 一堆者获胜。这个游戏的诀窍是:始终让对方面临 两堆石子一样多的窘境。面向这样的问题时,先手 方只要头一步让两堆石子数目一样多就可以了。然 图 2-6 一个受制于节拍的象棋棋局 计算机博弈教程 计算机博弈原理与方法学概述 - 15 - 后对手从某一堆取走几颗,先手方便在另一堆取走同样数量的石子。在黑白棋和象棋中都会 遇到这样的问题。而对于一字棋和点格棋这招则是制胜的法宝。 图 2-6 给出了一个中国象棋的排局,也包括类似奇偶性的主动权问题。在这个局面中, 双方的兵(卒)都不能离开原位,否则对方平帅(将)即可造成铁门栓杀。双方的中炮不能离开 中线,而三七路炮也不能离开该线,否则对方就会有闷宫杀。这样的棋型只能有一种取胜方 法——用自己的两个炮顶住对方的两个炮,迫使对方让开兵(卒)或三七路炮。此时红方取胜 的关键一步就是炮七进四,使双方的两个炮间等距。以后的着法则是始终保持等距。
威胁(Threat)
威胁的思想是“步步紧逼”,或要取胜,或要吃子,使对方仅有招架之功,而无还手之 力。在五子棋、六子棋中常常采用基于威胁的搜索。以五子棋为例,可通过不断地摆出“活 3”、“冲 4”的棋型的方法,将对方逼到防无可防的境地,从而取胜。
形状(Shape)
形状的好坏对于局面的影响一般是长远的,在浅层的搜索中不易发现。在象棋中,对手 的空头跑,单车栓车马,就都是不好的形状,最终使本方处于被动的局面。形状对于连珠棋 一类通过“摆成形状”而决定胜负的就更是评估的焦点。
图案(Motif)
一些常见的具有鲜明特点的图案,蕴涵着特殊的意义。许多图案在围棋中称之为模式, 如 3×3 上下文模式,通过对大量高手对局中的模式提取和出现频率的统计,构造模式库, 便可以由此提供下一手落子的最佳位置。
棋局性能评估
从表面上看,棋局评估的越全面、越准确,棋力性能就会越高。其实不然。一般说来, 棋力性能 = 知识×速度,时间作为约束条件。评估中考虑的问题越多、越细致,耗费的时 间则越多,必然影响到单位时间内搜索节点的数目,影响到搜索的速度和深度。 在博弈软件的设计中通常存在“重知识”(评估)和“重速度”(搜索深度)两种倾向, 并且都有成功的范例。当然能够权衡利弊,将两者有机结合则是最为理想的方案。这也是目前共同努力的方向。
计算机博弈原理与方法学既涉及到博弈论(对策论)、搜索原理等理论内容,又更多地涉及到数据结构、软件工程、程序设计方法学等方面的知识。计算机博弈属于计算机科学与 应用学科的研究方向之一,又是人工智能领域的重要研究方向,应该属于智能科学与技术学科的一个分支。虽然这一方向的研究工作取得了举世瞩目的成果,但是相关的理论与应用技 术的归纳与提升还有很多工作要做。这也是把计算机博弈技术应用到其它领域所不可或缺的基础性工作。
(一)竞赛队及分组规则1.每个学校同一棋种的参赛队不得超过3 个(二打一扑克牌只能有一个队),且必须用本校自己独立开发的程序参赛,并提供程序设计文档。2.各个项目将根据报名队数的多少采取双循环赛或分组双循环赛(分先、后手各赛一场),种子队根据历届比赛成绩由组委会确定。现场抽签分组,各个小组前两名再进行双循环赛,小组成绩不带入决赛阶段。3.分组指导思想为尽量使得强队不要过于集中,使各队都有更好的出线...
本文主要讲解如何基于C++和MFC类库实现
计算机
博弈
比赛中常用的程序界面,为了方便讲解,如图所示,采用一个假想的棋种-肆棋作为例子,规则非常简单:4*4的棋盘上有黑白双方共8枚棋子,每方有4个棋子放置在底线,默认黑方先行,交替行棋,每次走一个棋子,每个棋子只可以选择向前、向左上、向右上前进,遇到对方棋子可以吃掉,不可以连吃。双方轮流行棋至无棋可走为终局,棋子多者为胜方,棋子相同为和...
一、前言人机
博弈
是人工智能的重要分支,人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果,而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法,它由Shannon在1950年正式提出。Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。Knuth等人在1975年优化了算法,提出了负极大值(negamax)概念,这一概念的原理本质上与极小化极大值算法并无不同,但是却不需要系统区分取极大值者和极小值者,使得算法更加统一。
前言本书讨论
计算机
博弈
程序(软件)的分析、设计、实现方法和过程。对
计算机
博弈
的一些相关项目进行分析、实现,并能引导学生独立完成相关软件,为有兴趣参与
计算机
博弈
程序设计的读者提供参考。2. 预备知识要求本书主要讲述
计算机
博弈
及其实现的过程,读者需有基本的
计算机
语言知识,并能够编写简单的应用程序,对所学的语言并无特定的要求,例如C、C++、Java等语言均可作为具体实现的语言,本书中关于搜索和估值方面...
弈棋过程分析
为了深入探讨
计算机
博弈
的原理与方法学问题,有必要分析二人对弈的演化过程,建立 相应的数学模型。图 2-1 给出了
博弈
状态演化过程图[5]。图中表明棋局状态是在着法算子作 用下进行演化的,其对应的状态转移方程可以写成 ) 0(, 011 S SqSS nnn = ⋅= ++ (2-1)
式中 0 S 为棋局的初始局面, 1 +nq
第一章
计算机
博弈
简史
计算机
博弈
(Computer Game),在某些时候也成为机器
博弈
,在近年来受到了越来越大的关注。
博弈
(GamePlaying)是一种竞争,而竞争现象广泛存在与社会活动的许多方面,因此
博弈
论可以很自然地引深并应用到含有竞争现象的政治、经济、军事、外交等各个领域。然而,从狭义的“
博弈
”来讲,人机
博弈
(
计算机
下棋)是各个领域
博弈
理论的起源与基础,在人工智能方面更是一个
规则非常简单仅有以下三条:
玩家: 如五子棋及围棋,有黑白两方,各持黑子与白子,黑先。
玩法: 除了第一次黑方下一颗子外,之后黑白双方轮流每次各下两子,直的、横的、斜的连成 6 子(或以上)者获胜。 若全部棋盘填满仍未分出胜负,则为和局。没有禁手;例如长连仍算赢。
棋盘: 因为公平性不是问题,棋盘是可以...