2
Лабораторная 4: Оптимизация состязательного поиска
PolyU COMP55112026-02-2

Эвристика 1: Позиционная стратегия

Стандартный ИИ на основе минимакса понимает, что победил, только когда выстроит 5 в ряд. До этого самого последнего момента все клетки на доске часто кажутся «равноценными» (оценка 0), из-за чего в начале игры он ходит случайным образом.

Суть идеи

  • Не все пустые клетки одинаковы. Камень, поставленный в углу, слаб: у него меньше направлений для развития.
  • А камень в центре силён. Он контролирует вертикальные, горизонтальные и диагональные линии одновременно.
  • Цель: Побудить ИИ контролировать центр ещё до того, как он увидит выигрышную линию.

Реализация: «тепловые карты»

Вместо того чтобы вычислять геометрию «центральности» в реальном времени (что медленно), мы заранее задаём таблицу поиска.

Это двумерная матрица, совпадающая по размеру с игровым полем. Чем выше число, тем ценнее стратегическая позиция. Когда evaluate_board выполняется, мы просто находим значение для каждого камня, поставленного ИИ.