java - Minimax 算法逻辑输出意想不到的结果

Question

我正在为一个简单的国际象棋引擎制作一个极小极大算法，但是遇到了一些困难。我已经运行了我的代码几个小时但无济于事，它似乎仍然输出错误的结果；当我威胁它的一个棋子并且它有一个有效的移动可以挽救该棋子时，它会忽略该移动。

下面，我尽可能地简化了极小极大算法方法的代码，以尝试展示我想要实现的目标，并希望使错误可见。它最初是用 minimax(2,true);

调用的

public static int[] minimax(int depth, boolean max) {
    int piece = 0;
    int square = 0;
    int boardScore = 0;
    int bestScore = -9999;
    if (!max) {
        bestScore = 9999;
    }
    for (int a = 0; a < 64; a++) {
        for (int b = 0; b < 64; b++) {
            boardScore = 0;
            boolean valid = false;
            if (max) {
                valid = Board[a].validate(b, aiColor);
            } else {
                valid = Board[a].validate(b, playerColor);
            }

            if (valid) {
                storePosition(depth-1);
                if (max) {
                    Board[a].move(b,aiColor);
                } else {
                    Board[a].move(b,playerColor);
                }

                boardScore = calculateScore();
                if (depth != 1) {
                    if (max) {
                        int[] minimaxArray = minimax(depth-1, false);
                        boardScore = minimaxArray[2];
                    } else {
                        int[] minimaxArray = minimax(depth-1, true);
                        boardScore = minimaxArray[2];
                    }

                }
                if (boardScore > bestScore && max) {
                    piece = a;
                    square = b;
                    bestScore = boardScore;
                }
                if (boardScore < bestScore && !max) {
                    piece = a;
                    square = b;
                    bestScore = boardScore;
                }
                resetPosition(depth-1);
            }

        }
    }
    int[] returnVars = new int[3];
    returnVars[0] = piece;
    returnVars[1] = square;
    returnVars[2] = bestScore;
    return returnVars;
}

我确信其他方法工作得很好，因为 move() 只是改变棋子，validate() 是正确的，因为它在显示玩家可以做出的所有移动时起作用，calculateScore() 是正确的，因为它只是计算棋子的实例并根据棋子的颜色计算总分。 (如果AI是前面的马，则得分为3；如果玩家是前面的兵，则得分为-1)。

然而，该程序似乎仍然没有遵循我希望的逻辑，并且在受到威胁时不会将其碎片移开。例如，我移动了一个棋子，以便它可以带走机器人的马，但它未能将马移走。

这是其错误的一个例子，让我相信我在计算最佳移动/递归时的逻辑存在问题，但它可能是calculateScore()，所以我也会添加它。

public static int calculateScore() {
    int boardScore = 0;
    for (int c = 0; c < 64; c++) {
        if (Board[c].color.equals(aiColor)) {
            boardScore += Board[c].points;
        } else {
            boardScore -= Board[c].points;
        }
    }
    return boardScore;
}

Answer 1

事实证明，这个错误不是逻辑问题，而是我的方法问题，即使在我声明“我确信其他方法可以完美工作”之后也是如此。事实证明，问题是由于验证棋子移动造成的。

在国际象棋中，有一条模糊的“en passant”规则，即刚刚向前移动两格的棋子与刚刚向前移动两格的棋子的行为不同。出于这个原因，我为这些棋子创建了一个类，并在常规移动结束时用常规 pawn 替换了它们的实例，但是由于这些测试移动不是常规移动，因此它没有删除 movingTwoPawn，并认为它无法移动，因为在常规游戏中 movingTwoPawn 永远无法移动。

为了解决这个问题，我添加了用常规 Pawn 替换 movingTwoPawns，效果非常好。