Java递归博弈论获得最佳结果

我的任务是编写一个函数，该函数将为计算机找到回溯算法中的最佳移动方式。我的解决方案找到了一个可赢的答案，但不是最佳答案。我很难找到一种方法来保持分配给不同选项的值，这些选项在下一次递归调用期间不会重置。因此，如果它通过移动1，2，3，4，2和3都导致一个可赢的解决方案，它将需要3而不是2，即使2是更好的选择。我可以在我的代码中看到为什么会发生这种情况，但我似乎无法思考如何修复它。我尝试使用wins和total wins变量，但这似乎不起作用。因此，该函数再次可以找到一条可赢的途径，但并不总是选择最佳的可赢招式。任何帮助都将不胜感激

Move bestMove = null;


    int totalwins= 0;
    public Move findbest(Game g) throws GameException {
        int wins = 0;

        PlayerNumber side = g.SECOND_PLAYER;
        PlayerNumber opp = g.FIRST_PLAYER;
        Iterator<Move> moves = g.getMoves();
        while(moves.hasNext()){

            Move m = moves.next();
            //System.out.println(m + " Totalwins " + totalwins);
            Game g1 = g.copy();
            g1.make(m);
            //System.out.println("Turn: " + g.whoseTurn());
            if(!g1.isGameOver()){
                bestMove = findbest(g1);
            }else{
                if(g1.winner() == side ){
                    bestMove = m;
                    wins++;
                }else if(g1.winner() == opp){
                    wins--;
                }
                if(wins > totalwins){
                    totalwins += wins;
                    bestMove = m;
                }
            }
            if(bestMove == null){//saftey so it won't return a null if there is no winnable move.  
                bestMove = m;
            }
        }
        //System.out.println("Totalwins = " + totalwins);
        return bestMove;
    }

Move bestMove=null；
整数=0；
公共移动findbest（游戏g）抛出GameException{
int=0；
PlayerNumber侧=第二名玩家；
PlayerNumber opp=g.第一名球员；
迭代器moves=g.getMoves（）；
while（moves.hasNext（））{
Move m=moves.next（）；
//系统输出打印项次（m+“Totalwins”+Totalwins）；
游戏g1=g.copy（）；
g1.make（m）；
//System.out.println（“Turn:+g.whoseTurn（））；
如果（！g1.isGameOver（））{
bestMove=findbest（g1）；
}否则{
如果（g1.winner（）==侧）{
bestMove=m；
wins++；
}else if（g1.winner（）==opp）{
赢--；
}
如果（wins>totalwins）{
全胜+=全胜；
bestMove=m；
}
}
如果（bestMove==null）{//saftey，那么如果没有可赢的移动，它将不会返回null。
bestMove=m；
}
}
//System.out.println（“Totalwins=“+Totalwins”）；
返回最佳移动；
}

如评论中所述，你需要有某种评级系统来确定哪一步才是最好的

---

然后，制作一个全局变量

Move bestMove

，而不是让

findBest

返回“best Move”，只需让它检查当前的移动是否是一个成功的移动，如果是，还要检查它的评级是否比当前的

bestMove好。

如果这两个条件都是真的，然后将当前移动分配到

最佳移动。

如评论中所述，您需要有某种评级系统来确定哪种移动真正是最好的

---

然后，制作一个全局变量

Move bestMove

，而不是让

findBest

返回“best Move”，只需让它检查当前的移动是否是一个成功的移动，如果是，还要检查它的评级是否比当前的

bestMove好。

如果这两个条件都是真的，然后将当前移动分配给最佳移动。

为了确定最佳移动，您必须有一个排名系统。一步比另一步好吗？你必须有一个清晰的方法来比较动作。然后，它将取决于游戏的类型。在某些游戏中，可以通过某种算法计算出最佳移动。在其他情况下，最好先计算所有可能的移动，然后对它们进行排序。你的情况似乎是后者。要使用递归回溯，您必须找到一种方法，在每次递归调用时确定哪一步是最好的，并返回该步。我希望能想出一种方法，来计算每一步可以获得的可赢状态数。然后，哪一个移动具有最多的可赢状态将被返回Peter3，看看递归和基于排名/权重的算法，比如a*（发音为“a，Star”，这是一种在游戏AI中常见的路径查找算法）。它可能会给你（非常）有用的提示和/或灵感。这也与阿夫桑托斯所说的有关，也是一个例子。希望有帮助！为了确定最好的东西，你必须有一个排名系统。一步比另一步好吗？你必须有一个清晰的方法来比较动作。然后，它将取决于游戏的类型。在某些游戏中，可以通过某种算法计算出最佳移动。在其他情况下，最好先计算所有可能的移动，然后对它们进行排序。你的情况似乎是后者。要使用递归回溯，您必须找到一种方法，在每次递归调用时确定哪一步是最好的，并返回该步。我希望能想出一种方法，来计算每一步可以获得的可赢状态数。然后，哪一个移动具有最多的可赢状态将被返回Peter3，看看递归和基于排名/权重的算法，比如a*（发音为“a，Star”，这是一种在游戏AI中常见的路径查找算法）。它可能会给你（非常）有用的提示和/或灵感。这也与阿夫桑托斯所说的有关，也是一个例子。希望有帮助！添加时，您可以跟踪排名最高的移动，无需迭代列表抱歉，最近刚刚编写了一个类似的算法，实际上我必须将所有返回值存储在

ArrayList

中，然后迭代它们，所以我的想法是错误的。编辑了我的答案。上面已经有了bestMove的全局变量。我尝试用wins和totalwins变量设置权重，并将bestMove指定为两者中较高的一个。我感谢你的帮助。我马上就要在我的桌面上完成了，我会发布我最后做的事情你可以在添加它们时跟踪排名最高的移动，不需要迭代列表对不起，最近刚刚写了一个类似的算法，实际上我必须将所有返回值存储在

数组列表中

并迭代它们，所以我的想法是错误的。编辑了我的答案。上面已经有了bestMove的全局变量。我试着把体重调好