关于#python#的问题：简单AI代码解读

这是一个简单的AI，哪位big old可以给我解读一下用到的技术和方法吗？ 有没有评估函数和搜索树的涉及

from game_def import *

class SimpleAI(object):

def __init__(self, alpha=2.5, beta=0.75):
    self.player = None
    self.goal = None
    self.board = None
    self.alpha = alpha
    self.beta = beta

def set_player_ind(self, p, state):
    self.player = p
    self.state = state
    self.pieces = bk_init_player_pieces(self.state)

def __str__(self):
    return "SimpleAI {}".format(self.player)
    
def is_human(self):
    return False
    
def is_winner(self):
    return bk_is_winner(self.state, self.pieces)
    
def update_pieces(self, move_from, move_to):
    for p in range(10):
        if self.pieces[p] == move_from:
            self.pieces[p] = move_to
            break
            
def set_goal(self):
    if self.state == 1:
        for pos in [284, 267, 266, 250, 249, 248, 233, 232, 231, 230]:
            if self.board.states[pos] != self.state:
                self.goal = pos
                return
        return
    elif self.state == 4:
        for pos in [4, 21, 22, 38, 39, 40, 55, 56, 57, 58]:
            if self.board.states[pos] != self.state:
                self.goal = pos
                return
        return
        
def is_arrived(self, pos):
    h_goal = self.goal // board_width
    h_pos = pos // board_width
    if self.state == 1: return h_pos > h_goal or pos >= self.goal
    else: return h_pos < h_goal or pos <= self.goal
    
def get_physic_pos(self, pos):
    h = pos // board_width
    w = pos % board_width
    w = w * 2 - h
    h = h * 1.732
    return [w, h]

def get_dist(self, pos):
    if self.is_arrived(pos): return 0
    [a, b] = self.get_physic_pos(pos)
    [c, d] = self.get_physic_pos(self.goal)
    return (( a - c ) ** 2 * self.alpha + ( b - d ) ** 2) ** self.beta
    
def get_action(self, board):
    self.board = board
    self.set_goal()
    max_score = -10000
    max_move = None
    for pos in self.pieces:
        move_set = bk_search_movable_set(self.board.table, self.board.states, pos)
        for aim in move_set:
            score = self.get_dist(pos) - self.get_dist(aim)
            if score > max_score:
                max_score = score
                max_move = (pos, aim)
    return max_move
代码如上，small white表示看不懂

参考GPT和自己的思路：

这是一个简单的AI代码用于一个棋类游戏。它使用了一些基本的方法和函数，包括计算物理位置、计算距离、搜索可移动选项、评估移动得分等等。它不涉及评估函数和搜索树。下面是对其中的一些方法的简要解释：

  • bk_init_player_pieces：初始化玩家的棋子位置
  • bk_is_winner：检查当前状态是否为获胜状态
  • update_pieces：更新棋子的位置
  • set_goal：设置目标位置
  • is_arrived：检查是否到达目标位置
  • get_physic_pos：计算物理位置
  • get_dist：计算两个位置之间的距离（用于评估移动得分）
  • get_action：寻找最佳的移动选项并返回该移动

需要注意的是，上述方法需要使用一些其他的库和函数来完成其功能，例如“game_def”模块中的一些函数。

参考GPT和自己的思路：

这是一个简单的游戏AI代码，使用了一些基本的算法和方法来评估游戏状态和搜索可行的动作。主要涉及以下技术和方法：

  1. 状态表示和更新：使用game_def.py中提供的函数来表示游戏状态，并在update_pieces函数中更新棋子位置。

  2. 目标设置：使用set_goal函数来设置目标位置，根据当前玩家颜色和游戏状态来选择不同的目标位置。

  3. 物理坐标计算和距离度量：使用get_physic_pos和get_dist函数来计算棋子在物理坐标系中的位置，以及当前位置和目标位置之间的距离。

  4. 动作搜索和评估：使用get_action函数来搜索可行的动作，并使用get_dist函数来评价每个动作的优劣，选择得分最高的动作作为AI的下一步行动。

在这段代码中，并没有涉及到评估函数和搜索树的相关内容。如果需要更深入的了解游戏AI的技术和方法，可以学习相关的算法和数据结构，例如博弈树搜索、剪枝算法、启发式算法等。

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
这是一个简单的AI，主要用于玩中国象棋。以下是这个AI代码中使用的技术和方法：

  1. Alpha-Beta剪枝：这是一种用于极小化极大算法的优化方法，可以加快搜索过程。在这个AI中，alpha和beta被用作搜索过程中的边界。

  2. 搜索树：在这个AI中，搜索树用于预测每个移动的结果，并选择最好的移动。搜索树包含当前棋盘的状态，每个移动的可能结果以及每个结果的分数。

  3. 路径搜索：为了选择最好的移动，这个AI使用路径搜索来计算每个移动的分数。它使用欧几里得距离来计算棋子和目标之间的距离，并将其与一个alpha和beta参数相结合。

  4. Python类和函数：这个AI使用Python的类和函数来组织和实现其算法。它使用game_def.py文件中的函数来表示棋盘状态，并使用类来表示AI本身。