用Python编写一个国际象棋AI程序

发表于 5年以前  | 总阅读数:1915 次

最近我用Python做了一个国际象棋程序并把代码发布在Github上了。这个代码不到1000行,大概20%用来实现AI。在这篇文章中我会介绍这个AI如何工作,每一个部分做什么,它为什么能那样工作起来。你可以直接通读本文,或者去下载代码,边读边看代码。虽然去看看其他文件中有什么AI依赖的类也可能有帮助,但是AI部分全都在AI.py文件中。

AI 部分总述

AI在做出决策前经过三个不同的步骤。首先,他找到所有规则允许的棋步(通常在开局时会有20-30种,随后会降低到几种)。其次,它生成一个棋步树用来随后决定最佳决策。虽然树的大小随深度指数增长,但是树的深度可以是任意的。假设每次决策有平均20个可选的棋步,那深度为1对应20棋步,深度为2对应400棋步,深度为3对应8000棋步。最后,它遍历这个树,采取x步后结果最佳的那个棋步,x是我们选择的树的深度。后面的文章为了简单起见,我会假设树深为2。

生成棋步树

棋步树是这个AI的核心。构成这个树的类是MoveNode.py文件中的MoveNode。他的初始化方法如下:


    def __init__(self, move, children, parent) :
      self.move = move
      self.children = children
      self.parent = parent
      pointAdvantage = None
      depth = 1

这个类有五个属性。首先是move,即它包含的棋步,它是个Move类,在这不是很重要,只需要知道它是一个告诉一个起子往哪走的棋步,可以吃什么子,等等。然后是children,它也是个MoveNode类。第三个属性是parent,所以通过它可以知道上一层有哪些MoveNode。pointAdvantage属性是AI用来决定这一棋步是好是坏用的。depth属性指明这一结点在第几层,也就是说该节点上面有多少节点。生成棋步树的代码如下:


    def generateMoveTree(self) :
      moveTree = []
      for move in self.board.getAllMovesLegal(self.side) :
        moveTree.append(MoveNode(move, [], None))

      for node in moveTree :
        self.board.makeMove(node.move)
        self.populateNodeChildren(node)
        self.board.undoLastMove()
      return moveTree

变量moveTree一开始是个空list,随后它装入MoveNode类的实例。第一个循环后,它只是一个拥有没有父结点、子结点的MoveNode的数组,也就是一些根节点。第二个循环遍历moveTree,用populateNodeChildren函数给每个节点添加子节点:


    def populateNodeChildren(self, node) :
      node.pointAdvantage = self.board.getPointAdvantageOfSide(self.side)
      node.depth = node.getDepth()
      if node.depth == self.depth :
        return

      side = self.board.currentSide

      legalMoves = self.board.getAllMovesLegal(side)
      if not legalMoves :
        if self.board.isCheckmate() :
          node.move.checkmate = True
          return
        elif self.board.isStalemate() :
          node.move.stalemate = True
          node.pointAdvantage = 0
          return

      for move in legalMoves :
        node.children.append(MoveNode(move, [], node))
        self.board.makeMove(move)
        self.populateNodeChildren(node.children[-1])
        self.board.undoLastMove()

这个函数是递归的,并且它有点难用图像表达出来。一开始给它传递了个MoveNode对象。这个MoveNode对象会有为1的深度,因为它没有父节点。我们还是假设这个AI被设定为深度为2。因此率先传给这个函数的结点会跳过第一个if语句。

然后,决定出所有规则允许的棋步。不过这在这篇文章讨论的范围之外,如果你想看的话代码都在Github上。下一个if语句检查是否有符合规则的棋步。如果一个都没有,要么被将死了,要么和棋了。如果是被将死了,由于没有其他可以走的棋步,把node.move.checkmate属性设为True并return。和棋也是相似的,不过由于哪一方都没有优势,我们把node.pointAdvantage设为0。

如果不是将死或者和棋,那么legalMoves变量中的所有棋步都被加入当前结点的子节点中作为MoveNode,然后函数被调用来给这些子节点添加他们自己的MoveNode。

当结点的深度等于self.depth(这个例子中是2)时,什么也不做,当前节点的子节点保留为空数组。

遍历树

假设/我们有了一个MoveNode的树,我们需要遍历他,找到最佳棋步。这个逻辑有些微妙,需要花一点时间想明白它(在明白这是个很好的算法之前,我应该更多地去用Google)。所以我会尽可能充分解释它。比方说这是我们的棋步树:

如果这个AI很笨,只有深度1,他会选择拿"象"吃"车",导致它得到5分并且总优势为+7。然后下一步"兵"会吃掉它的"后",现在优势从+7变为-2,因为它没有提前想到下一步。

在假设它的深度为2。将会看到它用"后"吃"马"导致分数-4,移动"后"导致分数+1,"象"吃"车"导致分数-2。因此,他选择移动后。这是设计AI时的通用技巧,你可以在这找到更多资料(极小化极大算法)。

所以我们轮到AI时让它选择最佳棋步,并且假设AI的对手会选择对AI来说最不利的棋步。下面展示这一点是如何实现的:


    def getOptimalPointAdvantageForNode(self, node) :
      if node.children:
        for child in node.children :
          child.pointAdvantage = self.getOptimalPointAdvantageForNode(child)

        #If the depth is divisible by 2, it's a move for the AI's side, so return max
        if node.children[0].depth % 2 == 1 :
          return(max(node.children).pointAdvantage)
        else :
          return(min(node.children).pointAdvantage)
      else :
        return node.pointAdvantage

这也是个递归函数,所以一眼很难看出它在干什么。有两种情况:当前结点有子节点或者没有子节点。假设棋步树正好是前面图中的样子(实际中每个树枝上会有更多结点)。

第一种情况中,当前节点有子节点。拿第一步举例,Q吃掉N。它子节点的深度为2,所以2除2取余不是1。这意味着子节点包含对手的一步棋,所以返回最小步数(假设对手会走出对AI最不利的棋步)。

该节点的子节点不会有他们自己的节点,因为我们假设深度为2。因此,他们但会他们真实的分值(-4和+5)。他们中最小的是-4,所以第一步,Q吃N,被给为分值-4。

其他两步也重复这个步骤,移动"后"的分数给为+1,"象"吃"车"的分数给为-2。

选择最佳棋步

最难的部分已经完成了,现在这个AI要做的事就是从最高分值的棋步中做选择。


    def bestMovesWithMoveTree(self, moveTree) :
      bestMoveNodes = []
      for moveNode in moveTree :
        moveNode.pointAdvantage = self.getOptimalPointAdvantageForNode(moveNode)
        if not bestMoveNodes :
          bestMoveNodes.append(moveNode)
        elif moveNode > bestMoveNodes[0] :
          bestMoveNodes = []
          bestMoveNodes.append(moveNode)
        elif moveNode == bestMoveNodes[0] :
          bestMoveNodes.append(moveNode)

      return [node.move for node in bestMoveNodes]

此时有三种情况。如果变量bestMoveNodes为空,那么moveNode的值是多少,都添加到这个list中。如果moveNode的值高于bestMoveNodes的第一个元素,清空这个list然后添加该moveNode。如果moveNode的值是一样的,那么添加到list中。

最后一步是从最佳棋步中随机选择一个(AI能被预测是很糟糕的)


    bestMoves = self.bestMovesWithMoveTree(moveTree)
    randomBestMove = random.choice(bestMoves)

这就是所有的内容。AI生成一个树,用子节点填充到任意深度,遍历这个树找到每个棋步的分值,然后随机选择最好的。这有各种可以优化的地方,剪枝,剃刀,静止搜索等等,但是希望这篇文章很好地解释了基础的暴力算法的象棋AI是如何工作的。

本文由 伯乐在线 - 许世豪 翻译自 mbuffett

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