Java 这个评估函数在Connect 4游戏中是如何工作的？（爪哇）

我正在探索一个极小极大算法如何在一个连接四个游戏中使用alpha-beta剪枝

因此，我查阅了有关Connect4播放器策略的源代码，发现了以下评估函数：

/**
* Get the score of a board
*/
public int score(){
    int score = 0;
    for (int r= 0; r < ROWS; r++) {
        if (r <= ROWS-4) {
            for (int c = 0; c < COLS; c++) {
                score += score(r, c);
            }
        } else {
            for (int c = 0; c <= COLS-4; c++) {
                score += score(r, c);
            }
        }
    }
    return score;
}


/**
* Helper method to get the score of a board
*/
public int score(int row, int col){
    int score = 0;
    boolean unblocked = true;
    int tally = 0;
    //int r, c;
    if (row < ROWS-3) {
        //check up
        unblocked = true;
        tally = 0;

        for (int r=row; r<row+4; r++) {
            if (board[r][col] == CHECKERS[1-playerToMoveNum]) {
                unblocked = false;
            }
            if (board[r][col] == CHECKERS[playerToMoveNum]) {
                tally ++;
            }
        }
        if (unblocked == true) {
            score = score + (tally*tally*tally*tally);
        }
        if (col < COLS-3) {
            //check up and to the right
            unblocked = true;
            tally = 0;
            for (int r=row, c=col; r<row+4; r++, c++) {
                if (board[r][c] == CHECKERS[1-playerToMoveNum]) {
                    unblocked = false;
                }
                if (board[r][c] == CHECKERS[playerToMoveNum]) {
                    tally ++;
                }
            }
            if (unblocked == true) {
                score = score + (tally*tally*tally*tally);
            }
        }
    }
    if (col < COLS-3) {
        //check right
        unblocked = true;
        tally = 0;
        for (int c=col; c<col+4; c++) {
            if (board[row][c] == CHECKERS[1-playerToMoveNum]) {
                unblocked = false;
            }
            if (board[row][c] == CHECKERS[playerToMoveNum]) {
                tally ++;
            }
        }
        if (unblocked == true) {
            score = score + (tally*tally*tally*tally);
        }
        if (row > 2) {
            //check down and to the right
            unblocked = true;
            tally = 0;
            for (int r=row, c=col; c<col+4; r--, c++) {
                if (board[r][c] == CHECKERS[1-playerToMoveNum]) {
                    unblocked = false;
                }
                if (board[r][c] == CHECKERS[playerToMoveNum]) {
                    tally ++;
                }
            }
            if (unblocked == true) {
                score = score + (tally*tally*tally*tally);
            }
        }
    }
    return score;
}

/**
*得分
*/
公共整数分数（）{
智力得分=0；
对于（int r=0；r如果（r这里有一个一般性的答案：

评估应该为更好的位置提供更好的值。在游戏中，通常通过以下方式计算分数来评估位置：增加理想配置/事件的分数，减少不理想配置/事件的分数。决定评估的功能应该改变值的多少（=平衡权重）这可能非常困难

如果我们将此应用于连接四个，那么一个特征可能是存在的威胁数量。但是对于一个真正好的算法（解决7x6），您必须查看获胜的移动是在奇数线上还是在偶数线上。还有一些规则，如“如果第二个玩家有两个偶数威胁，他就赢得了比赛”（归根结底，当填满棋盘并强制移动时，给出的规则有点简化：如果第二个玩家无法填满其他列，那么第二个玩家必须杀死一个偶数威胁，如果第一个玩家在那里有一个奇数威胁）

给出规则的简单示例（O=第一名玩家，X=第二名玩家），X赢：

曾经有一篇关于它的非常详细的科学论文。目前我能找到的最接近的：
我应该给你一些想法

顺便说一句，打开书本（通常以任何形式预先定义的智慧，如joseki、fuseki）和特殊的游戏结束评估器可以极大地提高minimax的性能

  * X X X *
O   O X O   O
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