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Gobang-Game/ai.c
T

598 lines
18 KiB
C

/**
* @file ai.c
* @note 本文件定义了AI模块的函数和变量
* @note 包括:
* 1. 评估一个落子位置的综合得分(结合进攻和防守)
* 2. 评估指定位置的价值
* 3. 评估棋盘价值
*/
#include "gobang.h"
#include "ai.h"
#include "config.h"
#include "globals.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
// ==================== 辅助函数声明 ====================
static int compare_moves(const void *a, const void *b);
/**
* @brief 评估一个落子位置的综合得分(结合进攻和防守)
* @param x 行坐标
* @param y 列坐标
* @return int 综合得分
*/
int evaluate_move(int x, int y)
{
// 进攻得分:评估AI在此处落子的分数
int attack_score = evaluate_pos(x, y, AI);
// 防守得分:评估玩家在此处落子的分数,作为防守的依据
int defense_score = evaluate_pos(x, y, PLAYER);
// 综合得分,防守权重由 defense_coefficient 控制
return attack_score + (int)(defense_score * defense_coefficient);
}
/**
* @brief 评估特定位置对当前玩家的战略价值
* @param x 行坐标(0-base)
* @param y 列坐标(0-base)
* @param player 玩家标识(PLAYER/AI)
* @return int 综合评估分数(越高表示位置越好)
* @note 评分标准:
* - 活四:100000 冲四:10000 死四:500
* - 活三:5000 眠三:1000 死三:50
* - 活二:500 眠二:100 死二:10
* - 单子:50(开放)/10(半开放)/1(封闭)
* - 中心位置有额外加成
*/
int evaluate_pos(int x, int y, int player)
{
// 保存原始值用于还原
int original = board[x][y];
// 模拟在该位置落子
board[x][y] = player;
int total_score = 0; // 总分
int line_scores[4] = {0}; // 四个方向的得分
// 遍历四个方向进行评估
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
int dx = direction[i][0], dy = direction[i][1];
// 获取当前方向上的棋型信息
DirInfo info = count_specific_direction(x, y, dx, dy, player);
// 直接形成五连珠为必胜
if (info.continuous_chess >= 5)
{
board[x][y] = original; // 还原棋盘
return SEARCH_WIN_BONUS; // 返回最大分
}
// 根据连续棋子数评分
switch (info.continuous_chess)
{
case 4: // 四连珠
if (info.check_start && info.check_end) // 活四(两端开放)
line_scores[i] = AI_SCORE_LIVE_FOUR;
else if (info.check_start || info.check_end) // 冲四(一端开放)
line_scores[i] = AI_SCORE_RUSH_FOUR;
else // 死四(两端封闭)
line_scores[i] = AI_SCORE_DEAD_FOUR;
break;
case 3: // 三连珠
if (info.check_start && info.check_end) // 活三
line_scores[i] = AI_SCORE_LIVE_THREE;
else if (info.check_start || info.check_end) // 眠三
line_scores[i] = AI_SCORE_SLEEP_THREE;
else // 死三
line_scores[i] = AI_SCORE_DEAD_THREE;
break;
case 2: // 二连珠
if (info.check_start && info.check_end) // 活二
line_scores[i] = AI_SCORE_LIVE_TWO;
else if (info.check_start || info.check_end) // 眠二
line_scores[i] = AI_SCORE_SLEEP_TWO;
else // 死二
line_scores[i] = AI_SCORE_DEAD_TWO;
break;
case 1: // 单子
if (info.check_start && info.check_end) // 开放位置
line_scores[i] = AI_SCORE_LIVE_ONE;
else if (info.check_start || info.check_end) // 半开放位置
line_scores[i] = AI_SCORE_HALF_ONE;
else // 封闭位置
line_scores[i] = AI_SCORE_DEAD_ONE;
break;
}
}
// 计算总分(最高方向分+其他方向分加权)
int max_score = 0;
int sum_score = 0;
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
if (line_scores[i] > max_score)
{
max_score = line_scores[i];
}
sum_score += line_scores[i];
}
total_score = max_score * 10 + sum_score; // 主方向权重更高
// 位置奖励:越靠近中心分数越高
int center_x = BOARD_SIZE / 2;
int center_y = BOARD_SIZE / 2;
int distance = abs(x - center_x) + abs(y - center_y); // 曼哈顿距离
int position_bonus = AI_POSITION_BONUS_FACTOR * (BOARD_SIZE - distance); // 距离中心越近奖励越高
board[x][y] = original; // 还原棋盘状态
return total_score + position_bonus; // 返回总评估分
}
/**
* @brief 带α-β剪枝的深度优先搜索(极小极大算法实现)
* @param x 当前行坐标
* @param y 当前列坐标
* @param player 当前玩家
* @param depth 剩余搜索深度
* @param alpha α值(当前最大值)
* @param beta β值(当前最小值)
* @param is_maximizing 是否为极大化玩家(AI)
* @return int 最佳评估分数
* @note 算法流程:
* 1. 检查是否获胜或达到搜索深度
* 2. 遍历所有可能落子位置
* 3. 递归评估每个位置的分数
* 4. 根据is_maximizing选择最大/最小值
* 5. 使用α-β剪枝优化搜索过程
*/
int dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing)
{
// 检查当前落子是否获胜
if (check_win(x, y, player))
{
return (player == AI) ? SEARCH_WIN_BONUS + depth : -SEARCH_WIN_BONUS - depth;
}
// 达到搜索深度或平局
if (depth == 0 || step_count >= BOARD_SIZE * BOARD_SIZE)
{
return evaluate_pos(x, y, AI) - evaluate_pos(x, y, PLAYER);
}
int best_score = is_maximizing ? -1000000 : 1000000;
// 使用移动排序优化搜索效率
ScoredMove candidate_moves[BOARD_SIZE * BOARD_SIZE];
int move_count = generate_candidate_moves(candidate_moves, player);
// 限制搜索的候选移动数量以提高性能
int max_candidates = (depth >= 3) ? 15 : 25; // 深度越大,候选移动越少
if (move_count > max_candidates)
{
move_count = max_candidates;
}
// 遍历排序后的候选移动
for (int idx = 0; idx < move_count; idx++)
{
int i = candidate_moves[idx].x;
int j = candidate_moves[idx].y;
// 模拟当前玩家落子
board[i][j] = player;
step_count++;
// 递归搜索(切换玩家和搜索深度)
int current_score = dfs(i, j, (player == AI) ? PLAYER : AI, depth - 1, alpha, beta, !is_maximizing);
// 撤销落子
board[i][j] = EMPTY;
step_count--;
// 极大值玩家(AI)逻辑
if (is_maximizing)
{
best_score = (current_score > best_score) ? current_score : best_score;
alpha = (best_score > alpha) ? best_score : alpha;
// α剪枝
if (beta <= alpha)
{
break;
}
}
// 极小值玩家(人类)逻辑
else
{
best_score = (current_score < best_score) ? current_score : best_score;
beta = (best_score < beta) ? best_score : beta;
// β剪枝
if (beta <= alpha)
{
break;
}
}
}
return best_score;
}
/**
* @brief AI决策主函数,使用评估函数和搜索算法选择最佳落子位置
* @note 采用两阶段决策逻辑:
* 1. 防御阶段:检查并阻止玩家即将获胜的位置(活四、冲四、活三)
* 2. 进攻阶段:若无紧急防御需求,使用评估函数选择最佳进攻位置
* @note 实现细节:
* - 优先处理玩家活四、冲四等危险局面
* - 步数>AI_SEARCH_RANGE_THRESHOLD时缩小搜索范围到已有棋子附近AI_NEARBY_RANGE格
* - 使用中心位置优先策略
*/
void ai_move(int depth)
{
// 如果是第一步,直接下在中心位置附近
if (step_count == 0)
{
int center = BOARD_SIZE / 2;
board[center][center] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, center, center};
printf("AI落子(%d, %d)\n", center + 1, center + 1);
return;
}
// 1. 使用增强的威胁检测系统
ScoredMove candidate_moves[BOARD_SIZE * BOARD_SIZE];
int move_count = generate_candidate_moves(candidate_moves, AI);
// 首先检查是否有直接获胜的机会
for (int idx = 0; idx < move_count; idx++)
{
int i = candidate_moves[idx].x;
int j = candidate_moves[idx].y;
ThreatLevel ai_threat = detect_threat(i, j, AI);
if (ai_threat == THREAT_WIN)
{
// 直接获胜
board[i][j] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
printf("AI落子(%d, %d) - 获胜!\n", i + 1, j + 1);
return;
}
}
// 检查是否需要阻止玩家的威胁
for (int idx = 0; idx < move_count; idx++)
{
int i = candidate_moves[idx].x;
int j = candidate_moves[idx].y;
ThreatLevel player_threat = detect_threat(i, j, PLAYER);
if (player_threat >= THREAT_FOUR)
{
// 必须阻止玩家的四子威胁
board[i][j] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
printf("AI落子(%d, %d) - 防守!\n", i + 1, j + 1);
return;
}
}
// 检查是否需要阻止玩家的活三威胁
for (int idx = 0; idx < move_count; idx++)
{
int i = candidate_moves[idx].x;
int j = candidate_moves[idx].y;
ThreatLevel player_threat = detect_threat(i, j, PLAYER);
if (player_threat == THREAT_THREE)
{
// 阻止玩家的活三
board[i][j] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
printf("AI落子(%d, %d) - 阻止活三!\n", i + 1, j + 1);
return;
}
}
// 2. 寻找最佳进攻位置
// 优先考虑能形成威胁的位置
for (int idx = 0; idx < move_count; idx++)
{
int i = candidate_moves[idx].x;
int j = candidate_moves[idx].y;
ThreatLevel ai_threat = detect_threat(i, j, AI);
if (ai_threat >= THREAT_FOUR)
{
// 形成四子威胁
board[i][j] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
printf("AI落子(%d, %d) - 形成威胁!\n", i + 1, j + 1);
return;
}
}
// 寻找能形成活三的位置
for (int idx = 0; idx < move_count; idx++)
{
int i = candidate_moves[idx].x;
int j = candidate_moves[idx].y;
ThreatLevel ai_threat = detect_threat(i, j, AI);
if (ai_threat == THREAT_THREE)
{
// 形成活三
board[i][j] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
printf("AI落子(%d, %d) - 形成活三!\n", i + 1, j + 1);
return;
}
}
// 3. 如果没有明显的威胁机会,选择评分最高的位置
if (move_count > 0)
{
// candidate_moves已经按分数排序,直接选择第一个
int best_x = candidate_moves[0].x;
int best_y = candidate_moves[0].y;
board[best_x][best_y] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, best_x, best_y};
printf("AI落子(%d, %d) - 最佳位置!\n", best_x + 1, best_y + 1);
}
else
{
// 备用方案:如果没有候选移动,随机选择一个位置
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
{
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
{
if (board[i][j] == EMPTY)
{
board[i][j] = AI;
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
printf("AI落子(%d, %d) - 备用位置!\n", i + 1, j + 1);
return;
}
}
}
}
}
// ==================== AI增强:辅助函数实现 ====================
/**
* @brief 比较函数,用于移动排序(按分数降序)
*/
static int compare_moves(const void *a, const void *b)
{
const ScoredMove *move_a = (const ScoredMove *)a;
const ScoredMove *move_b = (const ScoredMove *)b;
return move_b->score - move_a->score; // 降序排列
}
/**
* @brief 生成候选移动并按评估分数排序
* @param moves 存储候选移动的数组
* @param player 当前玩家
* @return 候选移动数量
*/
int generate_candidate_moves(ScoredMove *moves, int player)
{
int count = 0;
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
{
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
{
if (board[i][j] != EMPTY)
{
continue;
}
// 只考虑有意义的位置(附近有棋子)
if (step_count > AI_SEARCH_RANGE_THRESHOLD && !is_near_stones(i, j))
{
continue;
}
// 计算该位置的评估分数
moves[count].x = i;
moves[count].y = j;
// 结合威胁检测和位置评估
ThreatLevel threat = detect_threat(i, j, player);
int base_score = evaluate_move(i, j);
// 根据威胁等级调整分数
switch (threat)
{
case THREAT_WIN:
moves[count].score = base_score + 10000;
break;
case THREAT_FOUR:
moves[count].score = base_score + 5000;
break;
case THREAT_THREE:
moves[count].score = base_score + 2000;
break;
case THREAT_DOUBLE:
moves[count].score = base_score + 1000;
break;
case THREAT_POTENTIAL:
moves[count].score = base_score + 500;
break;
default:
moves[count].score = base_score;
break;
}
count++;
}
}
// 按分数降序排序
qsort(moves, count, sizeof(ScoredMove), compare_moves);
return count;
}
/**
* @brief 检查位置是否在已有棋子附近
* @param x, y 要检查的位置
* @return 如果附近有棋子返回true
*/
bool is_near_stones(int x, int y)
{
for (int di = -AI_NEARBY_RANGE; di <= AI_NEARBY_RANGE; di++)
{
for (int dj = -AI_NEARBY_RANGE; dj <= AI_NEARBY_RANGE; dj++)
{
int ni = x + di;
int nj = y + dj;
if (ni >= 0 && ni < BOARD_SIZE && nj >= 0 && nj < BOARD_SIZE)
{
if (board[ni][nj] != EMPTY)
{
return true;
}
}
}
}
return false;
}
/**
* @brief 检测在指定位置落子的威胁等级
* @param x, y 落子位置
* @param player 落子玩家
* @return 威胁等级
*/
ThreatLevel detect_threat(int x, int y, int player)
{
// 模拟落子
board[x][y] = player;
ThreatLevel max_threat = THREAT_NONE;
int threat_count = 0;
// 检查四个方向
for (int k = 0; k < 4; k++)
{
DirInfo info = count_specific_direction(x, y, direction[k][0], direction[k][1], player);
ThreatLevel current_threat = THREAT_NONE;
// 检查是否形成五子连珠(获胜)
if (info.continuous_chess >= 5)
{
current_threat = THREAT_WIN;
}
// 检查是否形成活四或冲四
else if (info.continuous_chess == 4)
{
if (info.check_start && info.check_end)
{
current_threat = THREAT_FOUR; // 活四
}
else if (info.check_start || info.check_end)
{
current_threat = THREAT_FOUR; // 冲四
}
}
// 检查是否形成活三
else if (info.continuous_chess == 3 && info.check_start && info.check_end)
{
current_threat = THREAT_THREE;
}
// 检查潜在威胁
else if (info.continuous_chess >= 2)
{
current_threat = THREAT_POTENTIAL;
}
if (current_threat > max_threat)
{
max_threat = current_threat;
}
if (current_threat >= THREAT_THREE)
{
threat_count++;
}
}
// 恢复棋盘
board[x][y] = EMPTY;
// 如果有多个威胁,提升威胁等级
if (threat_count >= 2 && max_threat >= THREAT_THREE)
{
max_threat = THREAT_DOUBLE;
}
return max_threat;
}
/**
* @brief 计算指定方向的威胁数量
* @param x, y 起始位置
* @param dx, dy 方向向量
* @param player 玩家
* @return 威胁数量
*/
int count_threats_in_direction(int x, int y, int dx, int dy, int player)
{
int threats = 0;
// 向前搜索
for (int i = 1; i < 5; i++)
{
int nx = x + i * dx;
int ny = y + i * dy;
if (nx < 0 || nx >= BOARD_SIZE || ny < 0 || ny >= BOARD_SIZE)
{
break;
}
if (board[nx][ny] == player)
{
threats++;
}
else if (board[nx][ny] != EMPTY)
{
break;
}
}
// 向后搜索
for (int i = 1; i < 5; i++)
{
int nx = x - i * dx;
int ny = y - i * dy;
if (nx < 0 || nx >= BOARD_SIZE || ny < 0 || ny >= BOARD_SIZE)
{
break;
}
if (board[nx][ny] == player)
{
threats++;
}
else if (board[nx][ny] != EMPTY)
{
break;
}
}
return threats;
}