تيك تاك تو "بلا حدود"

تيك تاك تو ... الجميع لعبهم ، أنا متأكد. اللعبة جذابة في بساطتها ، خاصة عندما تسحب الساعة في مكان ما في الدرس ، زوجين ، ولا يوجد شيء في متناول اليد باستثناء ورقة دفتر الملاحظات وقلم رصاص بسيط. لا أعرف من هو أول من خمن مرة واحدة برسم صلبان ودوائر في 9 مربعات ، ولكن منذ ذلك الحين لم تفقد اللعبة أي طلب ، خاصة وأن الناس توصلوا إلى العديد من اختلافاتها.



تتناول هذه المقالة عملية تطوير جافا سكريبت للذكاء الاصطناعي للعب أحد هذه الاختلافات في لعبة tic-tac-toe: ظهرت الكثير من المواد ، لكنني خففتها بالرسوم المتحركة والصور. على أي حال ، على الأقل يستحق المحاولة.
الاختلافات بين هذا الإصدار من اللعبة والأصل هي كما يلي:

1. يمكن أن يكون الحقل كبيرًا بشكل تعسفي (إلى متى سيستمر الكمبيوتر المحمول)
2. الفائز هو الذي يضع 5 قطع (إذا كان بإمكانك تسميتها بذلك) على التوالي.

كل شيء بسيط ... وفي نفس الوقت معقد: لا يمكن حساب نتيجة اللعبة مسبقًا ، كما هو الحال في التناظرية الكلاسيكية. أخذ هذا "الإسقاط الصغير" الكثير من وقتي وأعصابي. آمل أن تجدها مثيرة للاهتمام.

قبل أن نبدأ

اضطررت إلى الاعتذار مقدما عن حجم المقال وفي بعض الأماكن لم يكن عرض الفكر واضحًا تمامًا ، ومع ذلك ، لم أستطع الضغط على القطيع دون فقد المحتوى والجودة.
أوصي بأن تتعرف على النتيجة أولاً . كود

مفاتيح الاختصار والأوامر:

• د - منظمة العفو الدولية سوف تتخذ خطوة بالنسبة لك
• T - انظر وزن الخلية
• اكتب SHOW_WEIGHTS = true في وحدة التحكم لعرض أوزان جميع الخلايا التي تم تحليلها.

لنبدأ

تحتاج إلى البدء في تنفيذ اللعبة نفسها ، أي كتابة طلب للاعبين ، حتى الآن بدون بوت. لأغراضي ، قررت استخدام جافا سكريبت + jquery + bootstrap4 ، على الرغم من عدم استخدامه عمليًا هناك ، ولكن من الأفضل تركه - أو أن الجدول سوف يطفو. لا يوجد شيء خاص لنقوله ، هناك الكثير من المواد حول js ، jquery و bootstrap. لا يسعني إلا أن أقول أنني استخدمت MVC. على أي حال ، لن أشرح تمامًا جميع التعليمات البرمجية - كان هناك الكثير من المواد بالفعل.

لذا ، كان الملعب جاهزًا. يمكنك تعيين الأشكال في الخلايا. لكن انتصار أي من اللاعبين لم يثبت بأي شكل من الأشكال.

نهاية فحص اللعبة

تنتهي اللعبة عندما يضع أحد اللاعبين 5 قطع متتالية. "إنها بسيطة!" فكرت. وبدأ في مسح جميع خلايا المجال تمامًا: أولاً جميع الأفقية ، ثم الرأسي ، وأخيرًا الأقطار.

هذه طريقة غبية ، لكنها نجحت. ومع ذلك ، يمكن تحسينه بشكل كبير ، وهو ما فعلته: ستظل معظم الخلايا فارغة طوال اللعبة - مساحة اللعب كبيرة جدًا بحيث لا يمكن ملؤها بالكامل. نظرًا لأنه كان من الضروري مسحها في كل حركة ، ويتم وضع قطعة واحدة فقط في حركة واحدة ، يمكنك التركيز فقط على هذه القطعة (الخلية): مسح قطري أفقي ورأسي واثنين فقط من الخلية التي تمتلك نفس الخلية.

بالإضافة إلى ذلك ، لا تحتاج إلى مسح جميع خطوط الخلية. نظرًا لأن نهاية اللعبة هي 5 قطع متتالية ، فإن القطع التي تتكون من 6 خلايا منفصلة عن بعضها البعض لا تهمنا. يكفي مسح خمس خلايا على كل جانب. لا تفهم؟ انظر الرسوم المتحركة أدناه.

دعونا ننزل إلى البوت نفسه

لذا ، فقد كتبنا بالفعل صفحة تحتوي على تيك تاك تو. ننتقل إلى المهمة الرئيسية - منظمة العفو الدولية.
لا يمكنك فقط أخذ الرمز وكتابته إذا كنت لا تعرف كيف: تحتاج إلى التفكير في منطق الروبوت.

خلاصة القول هي تحليل الملعب ، على الأقل جزء منه ، وحساب السعر (الوزن) لكل خلية في الحقل. الخلية ذات الوزن الأعلى - الأكثر واعدة - سيضع البوت شكلًا هناك. تتمثل الصعوبة الرئيسية في حساب وزن خلية واحدة.

المصطلحات

الصلبان وأصابع القدم هي أرقام.
سيطلق على الهجوم عدة شخصيات متطابقة تقف جنبًا إلى جنب على نفس الخط. في الواقع ، هذا كثير. عدد القطع في الهجوم هو قوته . قطعة واحدة منفصلة هي أيضا هجوم (القوة 1).

في خلايا الهجوم المجاورة (في النهايات) قد تكون هناك خلايا فارغة أو قطع معادية. من المنطقي أن نفكر في أن هجوماً بخليتين فارغتين عند "النهايات" يمكن تطويره في اتجاهين ، مما يجعله أكثر واعدة. سيطلق على عدد الخلايا الفارغة في "نهايات" الهجوم إمكاناته . يمكن أن يكون الجهد 0 أو 1 أو 2.
نشير إلى الهجمات على النحو التالي: [القوة الهجومية ، المحتملة] . على سبيل المثال ، هجوم [4: 1] .


الشكل 1. هجوم [4: 1]

في سياق التحليل ، سنقوم بتقييم جميع الخلايا التي تدخل منطقة معينة. ستحسب كل خلية وزنها . يتم حسابها بناءً على أوزان جميع الهجمات التي تؤثر عليها هذه الخلية.

جوهر التحليل

تخيل أنه في ساحة اللعب ، هناك بالفعل العديد من الهجمات من لاعب واحد وثاني. يقوم أحد اللاعبين بحركة (دعوا الصلبان). بطبيعة الحال ، ينتقل إلى زنزانة فارغة - وبالتالي يمكنه:

1. طور هجومك ، وربما أكثر من هجوم واحد ، يزيد من قوته. قد يشن هجومًا جديدًا ، وما إلى ذلك.
2. منع تطور هجوم العدو أو منعه تمامًا.

أي أن بطلنا يمكنه الهجوم والدفاع. أو ربما دفعة واحدة. بالنسبة له ، كل من الأول والثاني مهمان.

جوهر التحليل كما يلي:

1. يستبدل البوت الأرقام الموجودة في الخلية المحددة: أولاً تقاطع ، ثم صفر.
2. ثم يبحث عن جميع الهجمات التي تلقتها مثل هذه التحركات ويلخص أوزانها.
3. المبلغ المستلم هو وزن الخلية.
4. يتم تنفيذ خوارزمية مماثلة لجميع خلايا الملعب.

في الواقع ، نتحقق من هذه الخوارزمية عما سيحدث إذا ذهبنا بهذه الطريقة ... وماذا سيحدث إذا ذهب الخصم بهذه الطريقة. نتطلع خطوة واحدة ونختار الخلية الأكثر ملاءمة - بأعلى وزن.

إذا كان للخلية وزن أكثر من خلية أخرى ، فإنها تؤدي إلى إنشاء هجمات أكثر خطورة ، أو لمنع هجمات العدو القوية. كل شيء منطقي ... يبدو لي.
إذا انتقلت إلى الصفحة وكتبت في وحدة التحكم SHOW_WEIGHTS = صحيح ، يمكنك أن تشعر بصريًا بتشغيل الخوارزمية (سيتم عرض أوزان الخلية).

أوزان الهجوم

لقد تطرقت إلى عقلي وأحضرت مثل هذه المراسلات من الهجمات والأوزان:

 ATTACK_WEIGHT = [[],[],[],[],[],[]]; ATTACK_WEIGHT[1][1] = 0.1; ATTACK_WEIGHT[2][1] = 2; ATTACK_WEIGHT[3][1] = 4; ATTACK_WEIGHT[4][1] = 6; ATTACK_WEIGHT[5][1] = 200; ATTACK_WEIGHT[1][2] = 0.25; ATTACK_WEIGHT[2][2] = 5; ATTACK_WEIGHT[3][2] = 7; ATTACK_WEIGHT[4][2] = 100; ATTACK_WEIGHT[5][2] = 200; ATTACK_WEIGHT[5][0] = 200; 

تم اختياره تجريبيًا - ربما ليس هذا هو الخيار الأفضل.

أضفت قوة هجوم من 5 مع وزن كبير بشكل محظور للصفيف. يمكن تفسير ذلك من خلال حقيقة أن البوت يحلل اللعبة ، وينظر إلى خطوة إلى الأمام (استبدال الشكل في الخلية). تخطي مثل هذا الهجوم ليس سوى هزيمة. حسنًا ، أو النصر ... اعتمادًا على من.

يتم تقييم الهجمات ذات الإمكانات العالية أعلى.

الهجوم [4: 2] يقرر في معظم الحالات نتيجة المباراة. إذا تمكن اللاعب من إنشاء مثل هذا الهجوم ، فلن يتمكن الخصم بعد ذلك من صده. ومع ذلك ، هذا ليس انتصارا. يمكن للعدو إنهاء اللعبة بشكل أسرع ، حتى لو كان لدينا هجوم [4: 2] على أرض الملعب ، وبالتالي فإن وزنه أقل من وزن الهجمات بقوة 5. انظر المثال أدناه.


الشكل 2. الهجوم [4: 2]

هجمات ممزقة

لم يتم تقديم الرمز في هذه الفقرة. نقدم هنا مفهوم مقسم الهجوم وشرح جوهر "الهجمات الممزقة" .

ضع في اعتبارك الموقف التالي: عند استبدال شكل لإزالة عدة خلايا فارغة ، ولكن ليس أكثر من 5 ، يوجد واحد آخر.

ويبدو أن هناك شخصيتان متطابقتان على نفس الخط ... يبدو أنه هجوم ، ولكن في الحقيقة لا. ليس أمرا ، لأن مثل هذه الهجمات "الممزقة" تنطوي أيضا على تهديد محتمل.

خاصة في مثل هذه الحالات ، لكل هجوم سوف نحسب المقسوم عليه. في البداية ، قيمتها هي 1.

1. نقدم الهجوم "الممزق" على أنه اعتيادي
2. نحسب عدد الخلايا الفارغة بين الهجوم المركزي والجانب
3. لكل خلية فارغة ، يزداد المقسوم بمقدار 1
4. نحسب وزن الهجوم المركزي كالمعتاد ، وزن الهجمات الجانبية - القسمة على المقسوم عليه

الشكل 3. تحليل "الهجوم الممزق". يتم فحص خلية ذات صليب أصفر.

وبالتالي ، ستأخذ منظمة العفو الدولية بعين الاعتبار الهجمات الممزقة. في الواقع ، ستكون هذه هجمات عادية ، ولكن كلما كانت أبعد من الخلية الممسوحة ضوئيًا ، قل تأثيرها عليها ، وبالتالي ، كان لها وزن أقل (بفضل الحاجز).

خوارزمية بحث الهجوم

أولاً ، قم بإنشاء فئة هجوم. سيكون للهجوم ثلاث سمات ، كتبت عنها في وقت سابق:

 class Attack{ constructor( cap = 0, pot = 0, div = 1 ){ this.capability = cap; // this.potential = pot; // this.divider = div; // } 

وأحد الطرق التي ستعيد وزن هجوم ما:

 countWeigth(){ return ATTACK_WEIGHT[ this.capability, this.potential ] / this.divider } } 

التالي. سنقسم البحث عن جميع الهجمات لخلية واحدة إلى:

1. البحث الأفقي
2. بحث عمودي
3. 45 درجة بحث قطري
4. 135 درجة بحث قطري

كل هذه خطوط ، ويمكن تعميم خوارزمية البحث عن الهجمات على هذه الخطوط: فئة checkLine .

ومع ذلك ، لا نحتاج إلى التحقق من الخط بأكمله. القوة الهجومية القصوى التي تهمنا هي 5. بالطبع ، من الممكن إنشاء هجوم بقوة ، على سبيل المثال ، 6. ولكن بالنسبة إلى الذكاء الاصطناعي الذي يحلل وضع اللعبة في الخطوة التالية ، فإنه يشبه 6 أو 5. يشير احتمال الحصول على إحدى هذه الهجمات إلى نهاية اللعبة في الخطوة التالية. وبناءً على ذلك ، سيكون وزن الخلية التي تم تحليلها هو نفسه في كلتا الحالتين.

سمات الفصل:

 class checkLine{ constructor(){ //,        this.subFig = "×"; //     .    «0» - . this.Attacks = []; //  this.curAttack = new Attack; // (      ) this.iter = 1; //,     this.checkEdge = false; 

من الضروري التوقف هنا ، حيث قد يطرح السؤال: لماذا تحقق من الخلية السادسة إذا كانت قوة الهجوم القصوى هي 5. والجواب هو تحديد جهاز التحكم عن بعد المحتمل من مركز الهجوم.

فيما يلي مثال: يقع هجوم بقوة 1 في الصورة على حدود المنطقة الممسوحة ضوئيًا. لمعرفة إمكانات هذا الهجوم تحتاج إلى "النظر إلى الخارج".


التين. 3. مسح الخلايا السادسة. إذا لم تقم بمسح الخلية السادسة ، يمكنك تحديد احتمال الهجوم بشكل غير صحيح.

  //   this.attackplace = 1; } 

قد لا يكون هناك ببساطة مساحة كافية لإكمال بعض الهجمات. بعد احتساب مكان الهجوم ، يمكننا أن نفهم مسبقًا أي الهجمات غير واعدة.


التين. 4. مكان للهجوم

الخوارزمية هي كما يلي:

1) لنبدأ بالخلية المركزية. يجب أن يكون فارغًا (سنقوم بالتحرك فيه ، أليس كذلك؟ لكننا لا ننسى أن الذكاء الاصطناعي الخاص بنا يجب أن يحل محل الأرقام في هذه الخلية لتحليل الخطوة التالية. الرقم الذي نستبدله هو this.subfig - الافتراضي هو صليب. نظرًا لأن الخلية المركزية ستحتوي في البداية على شكل ما بعد الاستبدال ، فإنها ستنتمي إلى نوع من هذا الهجوم. هجوم الهجوم:

• قوته لن تقل عن 1 (رقم في الخلية المركزية)
• مقسم - 1 ، لأنه إنه هجوم مركزي (ينتمي إلى الخلية الممسوحة) ؛
• الإمكانات غير معروفة حتى الآن - الافتراضي هو 0 ؛

لقد عرضنا جميع هذه النقاط في قيم المُنشئ الافتراضية - انظر الرمز أعلاه.

2) بعد ذلك ، تقليل المكرر ، يتكرر أكثر من 5 خلايا على جانب واحد من الجانب الممسوح ضوئيًا. وظيفة getAttacks (cellX ، cellY ، subFig ، dx ، dy) مسؤولة عن ذلك ، حيث:

cellX ، cellY - إحداثيات الخلية المحددة
subFig - الرقم الذي نستبدله في الخلية المحددة
dx، dy - التغييرات في إحداثيات س وص في دورات - هكذا نحدد اتجاه البحث:

• أفقي (dx = 1، dy = 0)
• عمودي (dx = 0 ، dy = 1)
• قطري 45 (dx = 1، dy = -1)
• قطري 135 (dx = 1 ، dy = 1)

بمعنى ما ، هذا متجه مواز لخط البحث. وبالتالي ، ستتمكن وظيفة واحدة من البحث في 4 اتجاهات ولن ننتهك مبدأ DRY مرة أخرى.

كود الوظيفة:

 getAttacks( cellX, cellY, subFig, dx, dy ){ this.substitudeFigure( subFig ); //  –  ... for( var x = cellX - dx, y = cellY - dy; Math.abs( x - cellX ) <= 5 && Math.abs( y - cellY ) <= 5; x -= dx, y -= dy ) if( this.checkCell( x, y ) ) break; //: //    (  ) this.turnAround(); //  -    ... for( var x = cellX + dx, y = cellY + dy; Math.abs( x - cellX ) <= 5 && Math.abs( y - cellY ) <= 5; x += dx, y += dy ) if( this.checkCell( x, y ) ) break; return this.Attacks; } 

يرجى ملاحظة أنه إذا أرجعت checkCell () شيئًا ، فستتوقف الحلقة.

3) نتحقق من أرقام هذه الخلايا.
وظيفة checkCell (x، y) مسؤولة عن هذا:

أولاً ، اكتب الشكل إلى متغير التين :
Model.Field هو ميدان لعبنا.

 checkCell( x, y ){ var fig = Model.Field[x] && Model.Field[x][y] !== undefined ? Model.Field[x][y] : 'b'; 

يمكن أن يكون التين "x" و "o" و "b" (الحد) و 0 (الخلية الفارغة).

• إذا تزامن هذا الشكل مع شكل الخلية المركزية ( this.subFig ) ، فإننا نواصل الخوارزمية - ثم نواصل مسح الهجوم ، كل شيء على ما يرام ، نستمر في نفس الروح. قطعة إضافية في الهجوم هي إضافة إلى قوتها ( this.curAttack.capability ) والمكان ( this.attackplace ).
  
  (انظر الرمز في الفقرة التالية)
• إذا كان هذا الرقم مختلفًا ، فسيتم حظر الهجوم الذي قمنا بفحصه من قبل (this.curAttack) من هذا الجانب. نحن لا نغير أي شيء في معلمات الهجوم ، نكتبه إلى مجموعة الهجمات ونخرج من الحلقة.
  
  

   if( fig == '○' || fig == '×' ){ if( this.subFig != fig ){ //  this.Attacks.push( this.curAttack ); //  return fig; //      } else{ //    this.curAttack.capability++; // +   this.attackplace++; // +   } } 

  
  
• إذا لم يكن هناك مثل هذه الخلية ، فهذا يعني أنها سقطت خارج الحدود الميدانية ، مما يعني أن الهجوم محظور. نكتبها في مجموعة من جميع الهجمات ونخرج من الحلقة.
  
  

   else if( fig == 'b' ){ // this.Attacks.push( this.curAttack ); return 'b'; } 

  
  
• إذا قبضت على قفص فارغ ، فهذا يعني أن الهجوم الحالي قد انتهى أو أننا نتعامل مع "هجوم ممزق". بالإضافة إلى إمكانية ومكان الهجوم (لأنه لم يتم حظر الهجوم). ومع ذلك ، فإننا لا نخرج من الحلقة - ربما يكون هذا "هجومًا ممزقًا" - نحن ببساطة نكتب this.curAttack على مجموعة من جميع هجمات الخط this.Attacks []. اصنع هجومًا "جديدًا" جديدًا وزد القاسم عليه بنسبة 1 (هذا هجوم جانبي).
  
  

   else{ //  if( this.curAttack.capability ){ this.curAttack.potential++; this.Attacks.push( this.curAttack ); this.curAttack = new Attack; this.curAttack.potential++; } this.curAttack.divider++; this.attackplace++; } 

  
  

4) إذا تزامن الشكل في الخلية الخامسة مع الخلية المركزية ، فإن الهجوم "استراح" على الحدود ولتحديد احتمال الهجوم ، سيكون عليك "التحقق من الحدود" ( this.checkEdge = true ).

 if( this.iter == 4 && fig == this.subFig ) // 5-  this.checkEdge = true; else if( this.iter == 5 ){ if( this.checkEdge ){ if( fig == this.curFig || fig == 0 ) this.curAttack.potential++; this.Attacks.push( this.curAttack ) } return 0; } this.iter++ 

وظيفة checkCell جاهزة. ومع ذلك ، نواصل العمل في فئة checkLine .

5) بعد الانتهاء من الدورة الأولى ، تحتاج إلى "الدوران". نقوم بترجمة المكرر إلى المركز والهجوم المركزي ، مع الفهرس 0 ، وإزالته من مجموعة الهجمات وتعيينه كالهجوم الحالي.

 turnAround(){ this.iter = 1; this.checkEdge = false; this.curAttack = this.Attacks[0]; this.Attacks.splice(0,1) } 

6) بعد ذلك ، انتقل إلى الجانب الآخر من الخلية الحالية ، وزيادة المكرر.
بالتأكيد نفس التحقق من الأرقام. (الرمز مكتوب بالفعل - وظيفة getAttacks )

7) كل شيء ، جمعنا كل الهجمات التي كانت على الخط في صفيف واحد.
هذا كل شيء مع فئة checkLine ... يتم كل شيء.

حسنًا ، كل شيء بسيط - قم بإنشاء كائن checkLine لكل من الخطوط ( قطريان ، أفقيًا وعموديًا) واستدعي وظيفة getAttacks . أي لكل سطر - كائن checkLine الخاص به ، وبالتالي مجموعة الهجمات الخاصة به.

دع وظيفة getAllAttacks () مسؤولة عن كل هذا - بالفعل بشكل منفصل عن الفئات الموضحة أعلاه ؛

 getAllAttacks( cellX, cellY ){ // ,  , //       if( Model.Field[ cellX ][ cellY ] ) return false var cX = []; var cO = []; //   ... cX['0'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '×', 1, 0 ); cX['90'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '×', 0, 1 ); cX['45'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '×', 1, -1 ); cX['135'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '×', 1, 1 ); //  ... cO['0'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '○', 1, 0 ); cO['90'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '○', 0, 1 ); cO['45'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '○', 1, -1 ); cO['135'] = this.getAttacksLine( cellX, cellY, '○', 1, 1 ); return { //     'x': cX, 'o': cO } } getAttacksLine( cellX, cellY, subFig, dx, dy ){ //      var C = new checkLine; C.getAttacks( cellX, cellY, subFig, dx, dy ); return this.filterAttacks( C ) //   } 

عند المخرج ، لدينا جسم به جميع الهجمات للخلية المختبرة

ومع ذلك ، ربما لاحظت نوعًا من وظيفة التصفية. وتتمثل مهمتها في فرز الهجمات "غير المجدية":

• بدون طاقة (لا تعرف أبدًا ما إذا كانوا يدخلون في الصفيف)
• الهجمات التي تفتقر إلى مساحة (مهاجمة <5)
• مع عدم وجود احتمال.

ومع ذلك ، إذا كانت قوة الهجوم أكبر من 5 ، فسوف يتخطى المرشح ذلك. يجب أن يرى البوت مثل هذه الهجمات ، سيؤدي فحصها إلى عضادات في نهاية اللعبة.

 filterAttacks( attackLine ){ var res = [] if( attackLine.attackplace >= 5 ) attackLine.Attacks.forEach( ( a )=>{ if( a.capability && a.potential || a.capability >= 5 ) res.push( a ) }) attackLine.Attacks = res; return res } 

نقاط التوقف

نعم ... مرة أخرى ، آسف! لذلك سوف نسمي الموقف في اللعبة ، عندما تقرر خطوة خاطئة نتيجة اللعبة.

على سبيل المثال ، يعد الهجوم [3: 2] نقطة توقف. إذا لم يمنعه الخصم بوضع قطعة بجانبه ، فإن الخطوة التالية ، لدينا بالفعل هجوم [4: 2] على أرض الملعب - حسنًا ، يتم تحديد نتيجة اللعبة ، أيا كان ما قد يقوله المرء (في الغالبية العظمى من الحالات).

أو هجوم [4: 1]. تثاؤب واحد - ويمكن إكمال اللعبة بسهولة.


الشكل 5 الشكل

كل شيء واضح ومفهوم ، والخوارزمية الموضحة أعلاه قادرة بالفعل على مراعاة نقاط التوقف وحظرها في الوقت المناسب. يتطلع البوت إلى الأمام. سيرى أنه في المنعطف التالي سيكون الخصم قادرًا على إنشاء هجوم [5: 1] ، على سبيل المثال ، وزنه 200 - مما يعني أن نردي الماكرة سوف يذهب هنا.

ومع ذلك ، تخيل موقفًا عندما تمكن أحد اللاعبين من الحصول على نقطتي توقف في الملعب. وهذا ، من الواضح ، لا يترك فرصة للخصم ، لأنه في خطوة واحدة يمكننا منع نقطة توقف واحدة فقط. كيف نعلم الذكاء الاصطناعي لمنع مثل هذه الهجمات؟


الشكل 6. 2 نقاط التوقف

كل شيء بسيط ، عند تحليل خلية ، عند استبدال قطعة فيها ، سنحسب عدد نقاط التوقف التي سنحصل عليها في الخطوة التالية (ينظر البوت في الخطوة إلى الأمام ، لا تنسى). من خلال حساب نقطتي توقف ، نزيد من وزن الخلية بمقدار 100.

والآن ، لن يمنع البوت مثل هذه المواقف في اللعبة فحسب ، بل سيكون قادرًا أيضًا على إنشائها ، مما يجعلها الآن خصمًا أكبر.

كيف نفهم أن الهجوم هو نقطة توقف

لنبدأ بالواضح: أي هجوم بقوة 4 هو نقطة توقف. تتيح لنا خطوة واحدة فائتة فرصة لإكمال اللعبة ، أي ضع 5 قطع على التوالي.

علاوة على ذلك ، إذا كان احتمال الهجوم 2 ، فسوف ننفق دورة واحدة أخرى لمنع مثل هذا الهجوم ، مما يعني أن هناك نقطة توقف بقوة 3. ولكن هناك نقطة توقف واحدة فقط - هذا هجوم [3: 2].

وأكثر صعوبة - "الهجمات الممزقة" .
سننظر فقط في الهجمات التي تحتوي على خلية فارغة واحدة في المنتصف - لا أكثر. هذا لأنه من أجل إكمال الهجوم بخليتين فارغتين في المنتصف ، تحتاج إلى إنفاق حركتين على الأقل - من الواضح أن هذه ليست نقطة توقف.

كما نتذكر ، نعتبر الهجمات الممزقة عدة هجمات تقليدية: هجوم مركزي واحد وهجمات جانبية. ينتمي الهجوم المركزي إلى الخلية الممسوحة ضوئيًا ، ويحتوي المقسم الجانبي على أكثر من 1 - تم وصف ذلك أعلاه.

خوارزمية إيجاد نقطة توقف (أسهل ، اقرأ أدناه):

1. نقدم النتيجة المتغيرة
2. نأخذ الهجوم المركزي ، نعتبر القوة
3. نأخذ أحد الجوانب إذا كان المقسوم عليه لا يزيد عن 2x.
4. النتيجة - مجموع قوة الهجمات المركزية والجانبية
5. إذا كانت إمكانات الهجمات المركزية والجانبية 2 ، فمن أجل منع مثل هذا الهجوم ، ستحتاج إلى إنفاق دور واحد إضافي. لذلك ، يتم زيادة النتيجة بمقدار 1
6. إذا كانت النتيجة > = 4 ، فهذه نقطة توقف
   في الواقع ، يمكن ببساطة تعداد نقاط التوقف ، ولا يوجد الكثير منها ، لكنني لم أفهم ذلك على الفور.

 isBreakPoint( attackLine ){ if( ! attackLine || ! attackLine.length ) return false; var centAtk; attackLine.forEach( ( a )=>{ if( a.divider == 1 ) centAtk = a; }) if( centAtk.capability >= 4 ) return true if( centAtk.potential == 2 && centAtk.capability >= 3 ) return true; var res = false; attackLine.forEach( ( a )=>{ var score = centAtk.capability; if( a.divider == 2 ){ //side attack if( centAtk.potential == 2 && a.potential == 2 ) score++; if( score + a.capability >= 4 ){ res = true; return; } } }) return res; } 

نعم ، سنجمع كل شيء في النهاية

لذلك ، يتم وصف الجحيم الرئيسي وراء أعلاه. حان الوقت لقولب شيء يعمل منه. الدالة countWeight (x، y) - تأخذ إحداثيات الخلية كمدخل ، وتعيد وزنها. ما تحت غطاء محرك السيارة؟

أولاً ، نحصل على مجموعة من جميع الهجمات التي تنتمي إليها الخلية. ( getAllAttacks (x، y) ). بالمرور عبر جميع الخطوط ، نحسب عدد نقاط التوقف. إذا كانت هناك نقطتا توقف ، نتذكر أن مثل هذا الموقف يمكن أن يقرر نتيجة اللعبة ، ويزيد من وزن الخلية بمقدار 100.
ومع ذلك ، يجب أن تنتمي جميع نقاط التوقف إلى لاعب واحد ، لذلك اضطررت إلى تنفيذ فحص في خطوتين: التقاطعات الأولى ، ثم الأصفار.

نظرًا لأنني في مجموعة أوزان الهجوم ( ATTACK_WEIGHTS [] ) لم أقم بتزويد الهجمات بقوة 6 أو أكثر ، كان علي استبدالها بهجمات بقوة 5. لا فرق - فهي تؤدي جميعها إلى نهاية اللعبة.

حسنًا ، نحن نلخص أوزان الهجوم - هذا كل شيء.

نقطة صغيرة أخرى: بحيث لا يكون البوت غبيًا في نهاية اللعبة ، عندما يكون قد بنى بالفعل هجومًا بقوة 4 ويفكر في الحركة الحالية ، من الضروري زيادة وزن الخلية بشكل كبير لإكمال مثل هذا الهجوم. بدون هذا ، يمكن للذكاء الاصطناعي ببساطة أن يبدأ في الدفاع عن نفسه من الهجمات "الخطيرة" التي يقوم بها الخصم ، على الرغم من أن اللعبة ستبدو فائزة. الخطوة الأخيرة مهمة.

 countWeight( x, y ){ var attacks = this.getAttacks( x, y ) if( ! attacks ) return; var sum = 0; sum += count.call( this, attacks.x, '×' ); sum += count.call( this, attacks.o, '○' ); return sum function count( atks, curFig ){ var weight = 0; var breakPoints = 0; [ "0", "45", "90", "135" ].forEach( ( p )=>{ if( this.isBreakPoint( atks[p] ) ){ debug( "Break point" ) if( ++breakPoints == 2 ){ weight += 100; debug( "Good cell" ) return; } } atks[p].forEach( ( a )=>{ if( a.capability > 5 ) a.capability = 5; if( a.capability == 5 && curFig == Model.whoPlays.char ) weight += 100; weight += a.getWeight(); }); }) return weight } } 

الآن ، عند استدعاء هذه الوظيفة لخلية معينة ، سنحصل على وزنها. نقوم بهذه العملية لجميع الخلايا ونختار الأفضل (بأعلى وزن). هناك وتذهب)

يمكنك العثور على باقي التعليمات البرمجية على github . هناك بالفعل الكثير من المواد ، وعرضها ، كما لم أحاول ، يترك الكثير مما هو مرغوب فيه. ولكن إذا كنت تستطيع القراءة حتى هذه النقطة ، عزيزي القارئ ، فأنا ممتن لك.

رأيي في النتيجة

انزل! نعم ، يمكنك هزيمته ، لكن القيام بذلك يمثل مشكلة بالنسبة لي شخصياً. ربما أنا لست حذرا بما فيه الكفاية. جرب قوتك أيضًا.

أعلم أن ذلك أسهل ، لكني لا أعرف كيف. أود الاستماع إلى الأشخاص الذين يعرفون أو ينظرون إلى تطبيقات أخرى لمثل هذا الروبوت.

أنا أعرف ما يمكن أن يكون أفضل. نعم ... يمكنك استخدام خوارزميات معروفة ، مثل minimax ، ولكن لهذا تحتاج إلى الحصول على بعض المعرفة في مجال نظرية اللعبة ، والتي للأسف لا يمكنني التباهي بها.

أخطط في المستقبل لإضافة تحليل نقاط التوقف عدة خطوات إلى الأمام ، مما سيجعل البوت خصمًا أكثر جدية. ومع ذلك ، ليس لدي الآن فكرة واضحة عن تنفيذ ذلك ؛ لدي فقط الجلسة القادمة وشهادة غير مكتملة - الأمر الذي يحزنني.

شكرا لك إذا قرأت حتى النهاية.