通常人们使用 pn-search 或 pn^2 或 df-pn 来回答是否有获胜的解决方案。
然后他们在最小-最大博弈树上使用 alpha-beta 剪枝，并具有良好的评估函数
它们的深度可以达到 15 层甚至更多
现在有一种蒙特卡罗方法可以成功地处理Go。
同样的技术可以用在五子棋中吗？任何示例(源代码或论文)
有没有论文描述了构建良好调整的评估函数的好方法。
或者还有其他最先进或有用的技术来处理五子棋吗？
处理五子棋时需要 pn 搜索吗？
有没有不同的VCT引擎(src更好)？
最佳答案
据我所知，顶级五子棋程序主要使用证明数搜索、基于依赖的搜索(也称为威胁空间搜索)和基于 alpha-beta 框架的搜索算法。也存在一些使用蒙特卡罗树搜索的五子棋程序，但是，目前的结果并不那么好。关于http://www.aiexp.info/gomoku-renju-resources-an-overview.html的文章总结了Gomoku AI的阅读 Material 、协议(protocol)和源代码。
至于评估函数，到目前为止，虽然有一些论文描述了如何为五子棋构建一个良好调整的评估函数，但没有一篇真正能够达到最先进的水平。
处理五子棋时不需要 Pn 搜索。事实上，最先进的五子棋引擎宜信并没有使用 pn-search。
Renjusolver 是最好的 VCT 引擎。除了renjusolver之外，还有很多其他的五子棋引擎在求解VCT方面有相对较好的性能，可以在http://gomocup.org/download/下载。 。目前，pela是解决VCT最好的开源引擎。
关于c++ - 五子棋最先进的技术，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21548865/