一个JavaScript写的黑白棋AI

赖勇浩（http://laiyonghao.com）

首先，这个代码不是我写的，但注释是我加上去的。作者是shaofei cheng，他的网站：http://shaofei.name

第二，目前这个代码只是使用了 alpha-beta 剪枝，棋力还弱，有很大的优化空间。但是代码写得非常清晰，如果有朋友对人机弈棋方面的课题有兴趣又还没有入门，这份代码作为一个例子是很棒的。

第三，目前计算机只能搜索 3 层，我觉得加上迭代深化和历史启发算法之后，搜索到 5 层是不成问题的。现代 JavaScript 的性能不错。

第四，作者在代码里展示了不少技巧，值得学习和借鉴，哪怕不懂 JavaScript 也很容易看懂代码（我也不懂)。

第五，试试这个 AI 的棋力：http://shaofei.name/OthelloAI/othello.html

以下是代码：

var AI = {}; new function(){ AI.Pattern= pattern; // 定义了 8 个偏移量 // 可以简单通过加法得到任一点周围 8 个点的坐标 // -11 -10 -9 // -1 x 1 // 9 10 11 // 如左上角的坐标为 x + (-11) var directions=[-11,-10,-9,-1,1,9,10,11]; function pattern() { // 把整个棋盘填满 0 for(var i=0;i<100;i++)this[i]=0; // 中间的 4 个格子，先放上两黑两白的棋子 this[54]=this[45]=1;this[55]=this[44]=2; // 黑净胜外围子数目（黑减去白），估值时用。 this.divergence=0; // 当前可走棋方为黑棋 this.color=1; // 已经走了几步棋 this.moves=0; // 稳定原型 // 0 是空白，1 是黑棋，2 是白棋，3 是边界 // 把 8 * 8 的棋盘扩展成 10 * 10，是一种技巧 // 可以简化坐标有效性的判断 var stableProto = [ 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3 ] // 从一个 8 * 8 的棋盘载入状态 this.load=function(arr) { for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { this[y*10+x]=arr[y-1][x-1]; } } } // 判断能不能 pass // 如果能，则当前可走棋方变更 this.pass=function() { for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { if(this[y*10+x]==0) { // 有任何一步棋可走，都不可以 Pass if(this.move(x,y,this.color)) { return false; } } } } //alert("pass"); // 这是一个技巧，因为 this.color 的值域是 {1, 2} // 所以当 color 是 1 时，执行完下一语句后就是 2 // 当 color 是 2 时，执行完下一语句后就是 1 this.color = 3 - this.color; return true; } this.clone=function() { function pattern(){} pattern.prototype=this; return new pattern(); } this.toString=function() { var icon=[" ","*","o"] var r=""; for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { r+=icon[this[y*10+x]]+" "; //r+=stableDiscs[y*10+x]+" "; } r+="/n"; } return r+this.exact(); } // 净胜子数 this.exact=function() { // 这里是一个技巧， r[0] 是不使用的，r[1] r[2] 对应黑白棋子的个数 var r=[0,0,0]; for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { r[this[y*10+x]]++; // 数目加一 } } // 当前颜色的数量为 0，输了，返回负极值 if(r[this.color]==0) return -64; // 敌对颜色的数量为 0，赢了，返回极值 if(r[3-this.color]==0) return 64; // 返回当前走棋方比对方多的数量 return r[this.color]-r[3-this.color]; } // 对棋盘的估值 this.calculate=function() { // 基本估值方法： // 1、能占棋盘四角是很有价值的 // 2、邻近棋盘四角的位子是很差的 // 3、稳定子 // 4、外围子净胜数 var r=[0,0,0]; var r=this.divergence; // 如果左上角有棋子，自己的，就+30分，敌方的，-30 分 if(this[11]) r+=((this[11]==this.color)?1:-1)*30; // 次左上角，分值是 -15 else if(this[22]==this.color)r-=15; // 右上角，分值 30 if(this[18])r+=((this[18]==this.color)?1:-1)*30; // 次右上角，分值 -15 else if(this[27]==this.color)r-=15; // 左下角，分值 30 if(this[81])r+=((this[81]==this.color)?1:-1)*30; // 次左下角，分值 -15 else if(this[72]==this.color)r-=15; // 右下角，分值 30 if(this[88]){r+=((this[88]==this.color)?1:-1)*30;} // 次右下角，分值 -15 else if(this[77]==this.color)r-=15; // 查找稳定子， // 稳定子就是挨着 4 个角点并且周边的棋子要么是同色，要么是边界 //var color = this.color; var stableDiscs=stableProto.slice(); var queue = []; if(this[11]!=0) queue.push([11,this[11]]); if(this[18]!=0) queue.push([18,this[18]]); if(this[81]!=0) queue.push([81,this[81]]); if(this[88]!=0) queue.push([88,this[88]]); while(queue.length) { var position = queue[0][0]; var c = queue[0][1]; // 不懂 JS 的数组的内存管理算法，不过感觉从头上删除肯定是比较慢的， // 我感觉从后面删除会更好，或者使用标记不删除的方法性能会更好 queue.shift(); //if(stableDiscs[position]==0 || stableDiscs[position]==3) continue; stableDiscs[position] = c; if( (stableDiscs[position-10]==3 || stableDiscs[position+10]==3 || stableDiscs[position-10] == c || stableDiscs[position+10] == c) && (stableDiscs[position-1]==3 || stableDiscs[position+1]==3 || stableDiscs[position-1] == c || stableDiscs[position+1] == c) && (stableDiscs[position-11]==3 || stableDiscs[position+11]==3 || stableDiscs[position-11] == c || stableDiscs[position+11] == c) && (stableDiscs[position-9]==3 || stableDiscs[position+9]==3 || stableDiscs[position-9] == c || stableDiscs[position+9] == c) ) { stableDiscs[position]=c; // 稳定子的分值为 7 r += ((c==this.color)?1:-1)*7; // 进一步扩展，查找稳定子 for(var i = 0;i <directions.length ; i++) if(stableDiscs[directions[i]+position]==0 && this[directions[i]+position]==c) queue.push([directions[i]+position,c]); } } // 返回估值 return r; } this.toLocalString=function(depth) { var r=""; if(!depth)depth=0; for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { if(this[y*10+x]!=0)r+=(this[y*10+x]==1?"*":"o")+" "; else { var tmp=this.move(x,y,this.color); if(tmp) { var tmp2=-tmp.search(-Infinity,Infinity,depth); if(tmp2<0||tmp2>9)r+=tmp2; else r+=" "+tmp2; } else r+="X "; } } r+="/n"; } return r+this.exact(); } // 计算机去找一步可走的棋步 // 这里 AI 部分的入口 this.computer=function(depth,exactDepth){ if(!depth)depth=0; if(!exactDepth)exactDepth=depth; var r=[]; var max=-Infinity; for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { if(this[y*10+x])continue; // 找到一个空白格子 else { // 尝试走这个格子 var tmp=this.move(x,y,this.color); // 不成功，非法 if(!tmp)continue; // 已走步数+已搜索深度 >= 有 60 步 // 这时使用精确搜索得到更精确的结果 if(this.moves+exactDepth>=60) { var v=-tmp.exactSearch(-Infinity,Infinity); //alert([x,y]+":"+v); } // 离四个角最近的那 3 * 4 个格子，则多搜索一层 // 因为对手可能在下一手下在角上，会出现大翻盘。 else if( (x==2||x==7) && (y==2||y==7) ) var v=-tmp.search(-Infinity,Infinity,depth+1); else var v=-tmp.search(-Infinity,Infinity,depth); // 还不如之前的棋步 if(v<max)continue; // 比之前的棋步好 if(v>max){ // 保存起来 r=[[x,y]];max=v; } // 另一个可选的棋步 else r.push([x,y]); } } } // 在所有可选的棋步中，随机选择一个，让玩家觉得比较多变化，不那么单调。 var tmp=Math.floor(Math.random()*r.length); return r[tmp]; } // 搜索算法 // 使用负极大值形式的 Alpha-Beta 剪枝搜索算法 this.search=function(alpha,beta,depth,pass){ // 叶子节点，返回估值 if(depth==0)return this.calculate(); var canmove=false; for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { if(this[y*10+x]!=0)r+=(this[y*10+x]==1?"*":"o")+" "; else { var tmp=this.move(x,y,this.color); if(!tmp)continue; canmove=true; // 往更深搜索 var r=-tmp.search(-beta,-alpha,depth-1); //if(depth==4)WScript.echo(r); // 收窗窗口 if(r>=alpha)alpha=r; // 胜着 if(alpha>beta)return Infinity; } } } // 返回当前局面的最佳着法估值 if(canmove)return alpha; // 双方都没有可下子之处，返回净胜子数 if(pass) return this.exact(); // pass 一次，往深搜索 this.color=3-this.color; return -this.search(-beta,-alpha,depth-1,true); } // 精确搜索，这段的算法原理跟 search 是一样的 this.exactSearch=function(alpha,beta,pass){ // 已经走了 60 步了，返回净胜子数 if(this.moves==60)return this.exact(); var canmove=false; for(var y=1;y<=8;y++) { for(var x=1;x<=8;x++) { if(this[y*10+x]!=0);//r+=(this[y*10+x]==1?"*":"o")+" "; else { var tmp=this.move(x,y,this.color); if(!tmp)continue; canmove=true; var r=-tmp.exactSearch(-beta,-alpha); if(r>=alpha)alpha=r; if(alpha>beta)return Infinity; } } } if(canmove)return alpha; if(pass)return this.exact(); this.color=3-this.color; return -this.exactSearch(-beta,-alpha,true); } // 尝试在 x, y 放下 this.color 颜色的棋子，成功返回下一棋盘状态，否则返回 null this.move=function(x,y) { // 复制当前状态 var pattern=this.clone(); pattern.color=3-this.color; // 注意这个负号 pattern.divergence=-pattern.divergence; // move 数++ pattern.moves++; var canmove; canmove=false; // 放在函数入口处，可以优化性能 // 把 10*y+x 放入临时变量可优化性能 if(pattern[10*y+x]!=0)return null; // 8 方向判断 for(var i=0;i<8;i++) { // 转换为一维索引 var p=10*y+x+directions[i]; // 邻近的格子上棋子不同色 if(pattern[p]==3-this.color) while(pattern[p]!=0) { // 往同方向搜索 p+=directions[i]; // 另一端还有一个自己的棋子，则是一个可走的点。 if(pattern[p]==this.color) { canmove=true; // 把中间的棋子翻过来 while((p+=-directions[i])!=10*y+x) { pattern[p]=this.color; //alert(p); for(var d=0;d<8;d++) { // 非空 if(!pattern[p+directions[d]] // 非边界 &&p+directions[d]>10 &&p+directions[d]<89 &&(p+directions[d])%10!=0 &&(p+directions[d])!=9) // 外围净胜子数增加 pattern.divergence++; } } break; } } } // 返回新的棋盘状态 if(canmove){pattern[10*y+x]=this.color;return pattern;} else return null; } } //pattern.prototype = emptyboard; //WScript.echo(new pattern().move(5,6).move(6,4).move(4,3).move(3,4).toLocalString(3)); //WScript.echo(new pattern().move(5,6).search(-Infinity,Infinity,2)); }()