Java中的miniMax算法

我目前对我正在编程的AI不满意。人工智能应该在一个3x3的棋盘（TicTacToe）中获得每一步的最佳分数

可能的分数是-1（输），0（平）和1（赢）

首先调用方法

makeTurn（）

，然后调用包含miniMax算法的方法

public void makeTurn(Button[][] currentBoard) {                                                 // Calculating best move using miniMax algorithm
        AIcheck = new Check(currentBoard);
        int bestScore = Integer.MIN_VALUE;
        int[] bestMove = new int[2];
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                if (currentBoard[i][j].getText().equals("")) {
                    currentBoard[i][j].setText("O");
                    int score = calcScore(currentBoard, 0, false);
                    System.out.println(score);
                    currentBoard[i][j].setText("");
                    if (score > bestScore) {
                        bestScore = score;
                        bestMove = new int[]{i, j};

                    }
                }
            }
        }
        Board.getInstance().getField(bestMove[0], bestMove[1]).performClick();
    }

public void makeTurn（按钮[][]currentBoard）{//使用miniMax算法计算最佳移动
A检查=新检查（电流板）；
int bestScore=整数最小值；
int[]bestMove=新int[2]；
对于（int i=0；i<3；i++）{
对于（int j=0；j<3；j++）{
if（currentBoard[i][j].getText（）.equals（“”）{
电流板[i][j].setText（“O”）；
int分数=CalcCore（电流板，0，假）；
系统输出打印项次（分数）；
电流板[i][j].setText（“”）；
如果（分数>最佳分数）{
最佳分数=分数；
bestMove=newint[]{i，j}；
}
}
}
}
Board.getInstance（）.getField（bestMove[0]，bestMove[1]）.performClick（）；
}

private int-calcScore（按钮[][]currentBoard，int-depth，boolean-isMax）{//MiniMax算法，通过递归执行计算每个分支的分数
智力得分；
if（AIcheck.checkWin（））{
返回（Util.getInstance（）.getTurnCounter（）%2）==0？1:-1；
}else if（AIcheck.checkTie（））{
返回0；
}
int bestScore=isMax？Integer.MIN_值：Integer.MAX_值；
对于（int i=0；i<3；i++）{
对于（int j=0；j<3；j++）{
if（currentBoard[i][j].getText（）.equals（“”）{
if（isMax）{
电流板[i][j].setText（“O”）；
}否则{
电流板[i][j].setText（“X”）；
}
分数=CalcCore（电流板，深度+1，！isMax）；
电流板[i][j].setText（“”）；
bestScore=isMax？Math.max（bestScore，score）：Math.min（bestScore，score）；
}
}
}
返回最佳分数；
}

我使用

isMax

来确定是否轮到了最大化者，还使用

turnCounter%2

来确定轮到了哪个玩家，因为他们轮流

然而人工智能并没有阻止我获胜，它更像是从一个领域转到下一个领域，而不是选择最佳领域。 我怎样才能正确地实现miniMax算法？ 非常感谢

例如：

【】【】【】【】【】

【】【】【】【】【】

[十] |[]|[]

---

[O] |[]|[]

【】【】【】【】【】

[十] |[]|[]

---

[O] |[]|[]

【】【】【】【】【】

[十] |[]|[X]

---

[O] |[O]|[]

【】【】【】【】【】

[十] |[]|[X]

---

[O] |[O]|[X]

【】【】【】【】【】

[十] |[]|[X]

---

[O] |[O]|[X]

[O] |[]|[]

[十] |[]|[X]

---

[O] |[O]|[X]

[O] |[X]|[]我赢了，这也表明人工智能似乎刚刚占据了下一个位置（从左到右）

---

[十] |[]|[X]

我认为问题在于

calcScore（）中的这一行。

如果电路板为空，则只计算分数，但在调用函数之前，始终将其设置为“0”，因此该if的代码块将永远不会执行

makeTurn（）

与此类似，但我想你是在轮次之间清理黑板吧？如果没有，你也需要更新这个

编辑： 在主要功能中：

                    currentBoard[i][j].setText("O");
                    int score = calcScore(currentBoard, 0, false);

在calcScore：

// this will always evaluate to false
if (currentBoard[i][j].getText().equals("")) {

---

你的最佳成绩作业有问题。对于每个空框，请执行以下操作：

int bestScore = isMax ? Integer.MIN_VALUE : Integer.MAX_VALUE;

---

如果您这样计算，您将始终得到相同的分数，这可能是它只选择下一个空框的原因。在minimax算法中，您需要一种为每个移动分配不同分数值的方法，以便通过比较找到最佳移动。在国际象棋或类似的游戏中，这些分数通常是通过一些试探法得出的。因为你的游戏简单得多，所以这应该更容易。一个简单的解决方案可能是为每个板状态分配不同的分数，您可以简单地选择导致该状态的移动。你可以很容易地做到这一点，因为在你的游戏中，这些状态的数量非常有限。

我认为问题在于如何确定谁在

calcScore

中获胜。您使用了

Util.getInstance（）.getTurnCounter（）

，但在递归调用中似乎没有更新计数器。您只需使用

depth%2

或

isMax

即可：

if (AIcheck.checkWin()) {
    return isMax ? -1 : 1;
}

---

这很有帮助，谢谢，但遗憾的是，它没有从整体上解决问题（@M0e“不能解决整个问题”是什么意思？您仍然能够通过此更改获胜吗？是的，但我发现了错误。算法本身是正确的（正如我所认为的那样，因此我感到困惑），但是checkWin（）是错误的，也是您提到的。由于没有您的更正，我无法完成此操作，因此我会将您的答案标记为正确。谢谢！但我不是在嵌套的for循环中为bestScore分配另一个值吗？据我所知，算法需要一个回合（此处：将其设置为“O”）然后通过递归调用每个回合的miniMax算法来计算这一步有多好。这样，它会得到最佳回合，如果是，它会撤消它所做的每个回合，并获得以前计算的最佳回合。

int bestScore = isMax ? Integer.MIN_VALUE : Integer.MAX_VALUE;

if (AIcheck.checkWin()) {
    return isMax ? -1 : 1;
}