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[深度学习]实现一个博弈型的AI，从五子棋开始（1）

老牧童 • • 未分类 • 阅读 104

[深度学习]实现一个博弈型的AI，从五子棋开始（1）最近AlphaGoZero的发布，深度学习又火了一把，小伙伴们按捺不住内心的躁动，要搞一个游戏AI，好吧，那就从规则简单、老少皆宜的五子棋开始讲起。要做AI，得先有场景，所以本文先实现一个五子棋的逻辑。

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

好久没有写过博客了，多久，大概8年？？？最近重新把写作这事儿捡起来……最近在折腾AI，写个AI相关的给团队的小伙伴们看吧。

 

搞了这么多年的机器学习，从分类到聚类，从朴素贝叶斯到SVM，从神经网络到深度学习，各种神秘的项目里用了无数次，但是感觉干的各种事情离我们生活还是太远了。最近AlphaGo Zero的发布，深度学习又火了一把，小伙伴们按捺不住内心的躁动，要搞一个游戏AI，好吧，那就从规则简单、老少皆宜的五子棋开始讲起。

 

好了，废话就说这么多，下面进入第一讲，实现一个五子棋。

 

小伙伴：此处省去吐槽一万字，说好的讲深度学习，怎么开始扯实现一个五子棋程序了，大哥你不按套路出牌啊……

我：工欲善其事必先利其器，要实现五子棋的AI，连棋都没有，AI个锤子！

老罗：什么事？

……

 

五子棋分为有禁手和无禁手，我们先实现一个普通版本的无禁手版本作为例子，因为这个不影响我们实现一个AI。补充说明一下，无禁手黑棋必胜，经过比赛和各种研究，人们逐渐知道了这个事实就开始想办法来限制黑棋先手优势。于是出现了有禁手规则，规定黑棋不能下三三，四四和长连。但随着比赛的结果的研究的继续进行，发现其实即使是对黑棋有禁手限制，还是不能阻止黑棋开局必胜的事实，像直指开局中花月，山月，云月，溪月，寒星等，斜指开局中的名月，浦月，恒星，峡月，岚月都是黑棋必胜。于是日本人继续提出了交换和换打的思想，到了后来发展成了国际比赛中三手交换和五手二打规则，防止执黑者下出必胜开局或者在第五手下出必胜打。所以结论是，在不正规的比赛规则或者无禁手情况下，黑棋必胜是存在的。

 

（1）五子棋下棋逻辑实现

这里用Python来实现，因为之后的机器学习库也是Python的，方便一点。

界面和逻辑要分开，解耦合，这个是毋庸置疑的，并且之后还要训练AI，分离这是必须的。所以我们先来实现一个五子棋的逻辑。

我们先来考虑五子棋是一个15*15的棋盘，棋盘上的每一个交叉点（或格子）上一共会有3种状态：空白、黑棋、白棋，所以先建个文件 consts.py

做如下定义：

from enum import Enum

N = 15

class ChessboardState(Enum):
    EMPTY = 0
    BLACK = 1
    WHITE = 2

 

 

棋盘的状态，我们先用一个15*15的二维数组chessMap来表示，建一个类 gobang.py

currentI、currentJ、currentState 分别表示当前这步着棋的坐标和颜色，再定义一个get和set函数，最基本的框架就出来了，代码如下：

from enum import Enum
from consts import *

class GoBang(object):
    def __init__(self):
        self.__chessMap = [[ChessboardState.EMPTY for j in range(N)] for i in range(N)]
        self.__currentI = -1
        self.__currentJ = -1
        self.__currentState = ChessboardState.EMPTY

    def get_chessMap(self):
        return self.__chessMap

    def get_chessboard_state(self, i, j):
        return self.__chessMap[i][j]

    def set_chessboard_state(self, i, j, state):
        self.__chessMap[i][j] = state
        self.__currentI = i
        self.__currentJ = j
        self.__currentState = state

 

 

这样界面端可以调用get函数来获取各个格子的状态来决定是否绘制棋子，以及绘制什么样的棋子；每次下棋的时候呢，在对应的格子上，通过坐标来设置棋盘Map的状态。

所以最基本的展示和下棋，上面的逻辑就够了，接下来干什么呢，得考虑每次下棋之后，set了对应格子的状态，是不是需要判断当前有没有获胜。所以还需要再加两个函数来干这个事情，思路就是从当前位置从东、南、西、北、东南、西南、西北、东北8个方向，4根轴，看是否有连续的大于5颗相同颜色的棋子出现。假设我们目前落子在棋盘正中，需要判断的位置如下图所示的米字形。

[深度学习]实现一个博弈型的AI，从五子棋开始（1）

 

 

那代码怎么写呢，最最笨的办法，按照字面意思来翻译咯，比如横轴，先看当前位置左边有多少颗连续同色的，再看右边有多少颗连续同色的，左边加右边，就是当前横轴上的连续数，如果大于5，则胜利。

    def have_five(self, current_i, current_j):
        #四个方向计数 竖 横 左斜 右斜
        hcount = 1

        temp = ChessboardState.EMPTY

        #H-左
        for j in range(current_j - 1, -1, -1):  #横向往左 from (current_j - 1) to 0
            temp = self.__chessMap[current_i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            hcount = hcount + 1
        #H-右
        for j in range(current_j + 1, N):  #横向往右 from (current_j + 1) to N
            temp = self.__chessMap[current_i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            hcount = hcount + 1
        #H-结果
        if hcount >= 5:
            return True

 

 

以此类推，再看竖轴、再看左斜、再看右斜。于是，have_five函数变成这样了：

    def have_five(self, current_i, current_j):
        #四个方向计数 横 竖 左斜 右斜
        hcount = 1
        vcount = 1
        lbhcount = 1
        rbhcount = 1

        temp = ChessboardState.EMPTY

        #H-左
        for j in range(current_j - 1, -1, -1):  #横向往左 from (current_j - 1) to 0
            temp = self.__chessMap[current_i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            hcount = hcount + 1
        #H-右
        for j in range(current_j + 1, N):  #横向往右 from (current_j + 1) to N
            temp = self.__chessMap[current_i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            hcount = hcount + 1
        #H-结果
        if hcount >= 5:
            return True

        #V-上
        for i in range(current_i - 1, -1, -1):  # from (current_i - 1) to 0
            temp = self.__chessMap[i][current_j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            vcount = vcount + 1
        #V-下
        for i in range(current_i + 1, N):  # from (current_i + 1) to N
            temp = self.__chessMap[i][current_j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            vcount = vcount + 1
        #V-结果
        if vcount >= 5:
            return True

        #LB-上
        for i, j in zip(range(current_i - 1, -1, -1), range(current_j - 1, -1, -1)):  
            temp = self.__chessMap[i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            lbhcount = lbhcount + 1
        #LB-下
        for i, j in zip(range(current_i + 1, N), range(current_j + 1, N)):  
            temp = self.__chessMap[i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            lbhcount = lbhcount + 1
        #LB-结果
        if lbhcount >= 5:
            return True

        #RB-上
        for i, j in zip(range(current_i - 1, -1, -1), range(current_j + 1, N)):  
            temp = self.__chessMap[i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            rbhcount = rbhcount + 1
        #RB-下
        for i, j in zip(range(current_i + 1, N), range(current_j - 1, -1, -1)):  
            temp = self.__chessMap[i][j]
            if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:
                break
            rbhcount = rbhcount + 1
        #LB-结果
        if rbhcount >= 5:
            return True

 

 

这样是不是就写完了，五子棋的逻辑全部实现~ 

NO，别高兴得太早，我想说，我好恶心，上面那个代码，简直丑爆了，再看一眼，重复的写了这么多for，这么多if，这么多重复的代码块，让我先去吐会儿……

好了，想想办法怎么改，至少分了4根轴，是重复的对不对，然后每根轴分别从正负两个方向去统计，最后加起来，两个方向，也是重复的对不对。

于是我们能不能只写一个方向的代码，分别调2次，然后4根轴，分别再调4次，2*4=8，一共8行代码搞定试试。

因为有45°和135°这两根斜轴的存在，所以方向上应该分别从x和y两个轴来控制正负，于是可以这样，先写一个函数，按照方向来统计：

xdirection=0,ydirection=1       表示从y轴正向数；

xdirection=0,ydirection=-1     表示从y轴负向数；

xdirection=1,ydirection=1       表示从45°斜轴正向数；

……

不一一列举了，再加上边界条件的判断，于是有了以下函数：

    def count_on_direction(self, i, j, xdirection, ydirection, color):
        count = 0
        for step in range(1, 5): #除当前位置外,朝对应方向再看4步
            if xdirection != 0 and (j + xdirection * step < 0 or j + xdirection * step >= N):
                break
            if ydirection != 0 and (i + ydirection * step < 0 or i + ydirection * step >= N):
                break
            if self.__chessMap[i + ydirection * step][j + xdirection * step] == color:
                count += 1
            else:
                break
        return count

 

 

于是乎，前面的have_five稍微长的好看了一点，可以变成这样：

def have_five(self, i, j, color):
        #四个方向计数 横 竖 左斜 右斜
        hcount = 1
        vcount = 1
        lbhcount = 1
        rbhcount = 1

        hcount += self.count_on_direction(i, j, -1, 0, color)
        hcount += self.count_on_direction(i, j, 1, 0, color)
        if hcount >= 5:
            return True

        vcount += self.count_on_direction(i, j, 0, -1, color)
        vcount += self.count_on_direction(i, j, 0, 1, color)
        if vcount >= 5:
            return True

        lbhcount += self.count_on_direction(i, j, -1, 1, color)
        lbhcount += self.count_on_direction(i, j, 1, -1, color)
        if lbhcount >= 5:
            return True

        rbhcount += self.count_on_direction(i, j, -1, -1, color)
        rbhcount += self.count_on_direction(i, j, 1, 1, color)
        if rbhcount >= 5:
            return True

 

 

还是一大排重复的代码呀，我还是觉得它丑啊，我真的不是处女座，但是这个函数是真丑啊，能不能让它再帅一点，当然可以，4个重复块再收成一个函数，循环调4次，是不是可以，好，就这么干，于是have_five就又漂亮了一点点：

    def have_five(self, i, j, color):
        #四个方向计数 横 竖 左斜 右斜
        directions = [[(-1, 0), (1, 0)], \
                      [(0, -1), (0, 1)], \
                      [(-1, 1), (1, -1)], \
                      [(-1, -1), (1, 1)]]

        for axis in directions:
            axis_count = 1
            for (xdirection, ydirection) in axis:
                axis_count += self.count_on_direction(i, j, xdirection, ydirection, color)
                if axis_count >= 5:
                    return True

        return False

 

 

嗯，感觉好多了，这下判断是否有5颗相同颜色棋子的逻辑也有了，再加一个函数来给界面层返回结果，逻辑部分的代码就差不多了：

    def get_chess_result(self):
        if self.have_five(self.__currentI, self.__currentJ, self.__currentState):
            return self.__currentState
        else:
            return ChessboardState.EMPTY

 

 

于是，五子棋逻辑代码就写完了，完整代码 gobang.py 如下：

#coding:utf-8

from enum import Enum
from consts import *

class GoBang(object):
    def __init__(self):
        self.__chessMap = [[ChessboardState.EMPTY for j in range(N)] for i in range(N)]
        self.__currentI = -1
        self.__currentJ = -1
        self.__currentState = ChessboardState.EMPTY

    def get_chessMap(self):
        return self.__chessMap

    def get_chessboard_state(self, i, j):
        return self.__chessMap[i][j]

    def set_chessboard_state(self, i, j, state):
        self.__chessMap[i][j] = state
        self.__currentI = i
        self.__currentJ = j
        self.__currentState = state

    def get_chess_result(self):
        if self.have_five(self.__currentI, self.__currentJ, self.__currentState):
            return self.__currentState
        else:
            return ChessboardState.EMPTY

    def count_on_direction(self, i, j, xdirection, ydirection, color):
        count = 0
        for step in range(1, 5): #除当前位置外,朝对应方向再看4步
            if xdirection != 0 and (j + xdirection * step < 0 or j + xdirection * step >= N):
                break
            if ydirection != 0 and (i + ydirection * step < 0 or i + ydirection * step >= N):
                break
            if self.__chessMap[i + ydirection * step][j + xdirection * step] == color:
                count += 1
            else:
                break
        return count

    def have_five(self, i, j, color):
        #四个方向计数 横 竖 左斜 右斜
        directions = [[(-1, 0), (1, 0)], \
                      [(0, -1), (0, 1)], \
                      [(-1, 1), (1, -1)], \
                      [(-1, -1), (1, 1)]]

        for axis in directions:
            axis_count = 1
            for (xdirection, ydirection) in axis:
                axis_count += self.count_on_direction(i, j, xdirection, ydirection, color)
                if axis_count >= 5:
                    return True

        return False

 

小伙伴：大哥，憋了半天，就憋出这么不到60行代码？

我：代码不在多，实现则灵……

 

明天来给它加个render，前端界面就有了，就是一个简单的完整游戏了，至于AI，别急嘛。

好吧，就这样…

 

UI部分在这里：

[深度学习]实现一个博弈型的AI，从五子棋开始（2）

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