Java 极小极大阿尔法-贝塔算法

我想我终于了解了minimax和Alpha-beta修剪，但实现它完全是另一回事

根据我的理解，基本要素包括： 您为某些动作指定了一个启发式函数分数（以Gomoku为例）

• 如果一行中有5个，我们应该指定一个高值，如9999，因为 这是一个胜利的举动
• 如果我们有4个在一排，我们有两个开放的结束 我们应该再次指定一个高值，因为无法阻止 这一举动等等

我的问题是，我们实际上必须用Java实现它

我有一个彩色[][]板（8x8），其中黑色是播放器1，白色是播放器2，null表示空白，我不知道我们应该如何处理

搜索棋盘，找出对手的动作并赋值 对他们来说

搜索棋盘以查找我的移动并为其赋值 他们

然后选择可能的最佳动作（我认为我能做到） 如果我知道前两个是如何工作的，因为这基本上是 算法）

感谢您的帮助和指导！我看过YouTube教程和来自各种在线资源的课堂讲稿，但在实际编写代码时，它们对我来说都没有意义

如果有区别，游戏将在8x8板上进行

定义状态 首先，你必须定义游戏的状态。在您的示例中，它将是表示电路板配置的2d数组

创建一个存储游戏配置和棋盘状态的java类。这个类现在将成为极小极大树的节点

定义孩子 定义极大极小树的节点后，必须按照游戏规则定义子节点。这代表您的动作。

有了这个你就有了极大极小树

搜索棋盘以找到对手的移动并为其赋值

要分配每个电路板配置的值，请将其存储在类本身中。此外，你不必搜索董事会来寻找反对者的行动，因为它是由你的孩子代表的。[请注意，电路板与每个类一起存储]

搜索棋盘以查找我的移动并为其赋值

同样，如果给定的类代表玩家1的移动，那么子类代表玩家2的移动

然后选择可能的最佳动作

这是由算法定义的。如果处于“最大”节点，则选择与“最大值”对应的移动。i、 e您可以选择价值最高的子项。
对于最小节点，选择最小值的子节点

PS：您不必事先定义整个极小极大树。它可以在执行dfs时动态创建。这将大大减少内存

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PPS：有关更多详细信息，请参阅。

当您说存储游戏配置时，您的意思是存储棋盘上的棋子吗？是的，您可以存储棋盘上的棋子。我所说的游戏配置，是指在任何时候都可以描述游戏状态的东西。您可以存储每个玩家的分数、特征值（如第5行等）。