博弈论中的极小极大算法Set 2（评估函数介绍）

什么是评估函数？

评估函数是在博弈论中用来评估一个棋局优劣的函数。评估函数被用作极小极大算法的核心，它能够根据当前的棋盘状态给出一个分数，这个分数则代表了当前局面的优劣。

在博弈论中，极小极大算法会通过不断地搜索，找到在当前局面下最好的落子位置。在搜索过程中，使用评估函数对搜索到的每个局面进行评估，找到最优解。因此，评估函数的好坏对于极小极大算法的搜索质量有着关键性的影响。

如何编写评估函数？

对于不同的棋类游戏，评估函数的设计方法可能有所不同。但是，总体来说，评估函数应该考虑以下三方面：

1. 特定的游戏规则

评估函数必须考虑到当前棋类游戏的具体规则。例如，对于国际象棋而言，王的安全与否是一个极其关键的因素，因为只有将军才能获胜。因此，评估函数应该确保王的安全。

2. 棋局状态的多样性

评估函数应该能够适应各种不同的棋局状态。比如说，对于围棋而言，一个好的评估函数应该能够区分出各种不同的棋形，并对它们进行适当的评分。

3. 分数的可靠性

评估函数所返回的分数必须准确可靠。这意味着评估函数不能忽略棋盘上的任何棋子，且不能出现明显的漏洞或错误。

如何优化评估函数？

评估函数的优化是提高极小极大算法搜索效率的一种方式。以下是一些评估函数优化的方法：

1. 优化评分规则

根据不同的游戏，以不同的规则来评分。例如，围棋中不同的棋形可以给不同的权重，如眼位、眼型等。

2. 加入“禁手判断”

针对不同的棋类游戏，加入“禁手判断”可以避免一些非法的棋局状态。

3. 增加搜索深度

增加搜索深度可以提高极小极大算法的搜索效率，从而提高评估函数的质量。

4. 对抗式学习

可以使用对抗式学习的方法，让机器自动学习评估函数。这种方法需要一定的训练时间，但是可以得到非常优秀的结果。

总之，评估函数的质量对于博弈论中的极小极大算法有着重要的影响。编写高质量的评估函数可以大大提高算法搜索效率，从而更好地解决各种不同棋类游戏带来的挑战。