python象棋ai入门教程-用Python编写一个国际象棋AI程序.pdf
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2023-06-13
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python象棋ai⼊门教程-⽤Python编写⼀个国际象棋AI程序
最近我⽤Python做了⼀个国际象棋程序并把代码发布在Github上了。这个代码不到1000⾏，⼤概20%⽤来实现AI。在这篇⽂章中我会介
绍这个AI如何⼯作，每⼀个部分做什么，它为什么能那样⼯作起来。你可以直接通读本⽂，或者去下载代码，边读边看代码。虽然去看看其
他⽂件中有什么AI依赖的类也可能有帮助，但是AI部分全都在AI.py⽂件中。
AI 部分总述
AI在做出决策前经过三个不同的步骤。⾸先，他找到所有规则允许的棋步（通常在开局时会有20-30种，随后会降低到⼏种）。其次，它⽣
成⼀个棋步树⽤来随后决定最佳决策。虽然树的⼤⼩随深度指数增长，但是树的深度可以是任意的。假设每次决策有平均20个可选的棋
步，那深度为1对应20棋步，深度为2对应400棋步，深度为3对应8000棋步。最后，它遍历这个树，采取x步后结果最佳的那个棋步，x
是我们选择的树的深度。后⾯的⽂章为了简单起见，我会假设树深为2。
⽣成棋步树
棋步树是这个AI的核⼼。构成这个树的类是MoveNode.py⽂件中的MoveNode。他的初始化⽅法如下：
def __init__(self, move, children, parent) :
self.move = move
self.children = children
self.parent = parent
pointAdvantage = None
depth = 1
这个类有五个属性。⾸先是move，即它包含的棋步，它是个Move类，在这不是很重要，只需要知道它是⼀个告诉⼀个起⼦往哪⾛的棋
步，可以吃什么⼦，等等。然后是children，它也是个MoveNode类。第三个属性是parent，所以通过它可以知道上⼀层有哪些
MoveNode。pointAdvantage属性是AI⽤来决定这⼀棋步是好是坏⽤的。depth属性指明这⼀结点在第⼏层，也就是说该节点上⾯有多少
节点。⽣成棋步树的代码如下：
def generateMoveTree(self) :
moveTree = [] for move in self.board.getAllMovesLegal(self.side) :
moveTree.append(MoveNode(move, [], None))
for node in moveTree :
self.board.makeMove(node.move)
self.populateNodeChildren(node)
self.board.undoLastMove()
return moveTree
变量moveTree⼀开始是个空list，随后它装⼊MoveNode类的实例。第⼀个循环后，它只是⼀个拥有没有⽗结点、⼦结点的MoveNode的
数组，也就是⼀些根节点。第⼆个循环遍历moveTree，⽤populateNodeChildren函数给每个节点添加⼦节点：
def populateNodeChildren(self, node) :
node.pointAdvantage = self.board.getPointAdvantageOfSide(self.side)
node.depth = node.getDepth()
if node.depth == self.depth :
return
side = self.board.currentSide
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