< 返回技术文档列表

Python游戏开发怎么用graphics实现AI五子棋

发布时间:2021-11-07 00:43:16⊙投诉举报

本篇内容介绍了“Python游戏开发怎么用graphics实现AI五子棋”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

效果展示

Python游戏开发怎么用graphics实现AI五子棋

源码

import sys
import cfg

from modules.misc.Buttons import *
from modules.ai.playWithAI import *
from modules.online.playOnline import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *

'''游戏开始界面'''
class gameStartUI(QWidget):
	def __init__(self, parent=None, **kwargs):
		super(gameStartUI, self).__init__(parent)
		self.setFixedSize(760, 650)
		self.setWindowTitle('五子棋-微信号: ilove-python')
		self.setWindowIcon(QIcon(cfg.ICON_FILEPATH))
		# 背景图片
		palette = QPalette()
		palette.setBrush(self.backgroundRole(), QBrush(QPixmap(cfg.BACKGROUND_IMAGEPATHS.get('bg_start'))))
		self.setPalette(palette)
		# 按钮
		# --人机对战
		self.ai_button = PushButton(cfg.BUTTON_IMAGEPATHS.get('ai'), self)
		self.ai_button.move(250, 200)
		self.ai_button.show()
		self.ai_button.click_signal.connect(self.playWithAI)
		# --联机对战
		self.online_button = PushButton(cfg.BUTTON_IMAGEPATHS.get('online'), self)
		self.online_button.move(250, 350)
		self.online_button.show()
		self.online_button.click_signal.connect(self.playOnline)
	'''人机对战'''
	def playWithAI(self):
		self.close()
		self.gaming_ui = playWithAIUI(cfg)
		self.gaming_ui.exit_signal.connect(lambda: sys.exit())
		self.gaming_ui.back_signal.connect(self.show)
		self.gaming_ui.show()
	'''联机对战'''
	def playOnline(self):
		self.close()
		self.gaming_ui = playOnlineUI(cfg, self)
		self.gaming_ui.show()


'''run'''
if __name__ == '__main__':
	app = QApplication(sys.argv)
	handle = gameStartUI()
	font = QFont()
	font.setPointSize(12)
	handle.setFont(font)
	handle.show()
	sys.exit(app.exec_())

开发工具

Python版本: 3.6.4

相关模块:

graphics模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量即可。

注:
graphics模块在相关文件中已经提供,就是一个py文件,直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。

原理简介

对于五子棋这样的博弈类AI,很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍,找到最优的落子点。这里有两个问题:

(1)如何把所有可能的情况都尝试一遍;

(2)如何定量判断某落子点的优劣。

对于第一个问题,其实就是所谓的博弈树搜索,对于第二个问题,其实就是所谓的选择评估函数。评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣,其形式也千变万化。可以说,每个评估函数就是一个选手,对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施,当然他们的棋力也就因此各不相同了。

但博弈树搜索就比较固定了,其核心思想无非是让计算机考虑当前局势下之后N步所有可能的情况,其中奇数步(因为现在轮到AI下)要让AI方的得分最大,偶数步要让AI方的得分最小(因为对手也就是人类,也可以选择最优策略)。

当然这样的搜索其计算量是极大的,这时候就需要剪枝来减少计算量。

其中A代表AI方,P代表人类方。AI方搜索最大值,人类方搜索最小值。因此Layer3的A1向下搜索的最终结果为4,Layer3的A2向下搜索,先搜索Layer4的P3,获得的分值为6,考虑到Layer2的P1向下搜索时取Layer3的A1和A2中的较小值,而Layer3的A2搜索完Layer4的P3时,其值就已经必大于Layer3的A1了,就没有搜索下去的必要了,因此Layer3到Layer4的路径3就可以剪掉了

上述搜索策略其实质就是:

minimax算法+alpha-beta剪枝算法。

“Python游戏开发怎么用graphics实现AI五子棋”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注血鸟云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


/template/Home/Zkeys/PC/Static