这是我目前发现的最强的基于JS的中国象棋AI:https://www.cnblogs.com/royhoo/p/6426394.html
该程序能思考6-8层(相当于3-4回合),用时不超5秒。足以对抗一般象棋玩家。下面是我写的象棋AI:该AI也是基于alpha-beta搜索。但目前搜索6层需要10多秒,在性能上和前面的差了很多。我写了很长时间了,感觉象棋AI理论也研究的差不多了,实在不知道为啥速度还是这么慢。谁写过这类程序,能否指点一二?
该程序能思考6-8层(相当于3-4回合),用时不超5秒。足以对抗一般象棋玩家。下面是我写的象棋AI:该AI也是基于alpha-beta搜索。但目前搜索6层需要10多秒,在性能上和前面的差了很多。我写了很长时间了,感觉象棋AI理论也研究的差不多了,实在不知道为啥速度还是这么慢。谁写过这类程序,能否指点一二?
https://blog.csdn.net/jslang/article/details/46712823你用置换表了吗?可以加入历史启发和MTD(f)算法等加快alpha-beta搜索。
看看校验棋子走法和局面估价函数运算时间是不是过长。
代码中循环最好都用while()和for()。不要用数组的forEach()之类的方法。for( in )也尽量少用。
1. 双方在最基础的步法获取getMoves性能上是接近的,连续执行100万次,我的用时仅比它多数百毫秒。
2.我对搜索方法进行了尽可能优化,在alpha-beta方法里采用了杀手表及历史表启发。它的代码里诸如空着裁剪之类的技术被我注释掉了,仅保留杀手表及历史表。不同的是我对静态评分函数进行了精简,在消除水平线效应前提下,尽可能减少分枝。
3.在同样棋局下进行6层搜索,我的代码共搜索约100万个分枝,它的代码则比我多搜了二十多万分枝(它的静态评分函数未精简)。但让我搞不懂的是,它的速度反而大大快于我。目前我的代码还未做到最优化,比如车的出动速度慢,对空头炮的防御不足。但战斗力还是可观的,甚至可以做到弃大子绝杀。打败我这样的象棋菜鸟问题不大。只是在时间上让人不能完全满意。6层三回合的搜索,在电脑象棋软件里也就是最多一秒钟的事。最开头提到的那个JS象棋,我们在底层上是完全不一样的。这也是我搞不懂为啥它搜6层,分枝比我多,用时却大大小于我的原因。
https://bbs.csdn.net/topics/390750777
下载地址:
http://download.csdn.net/detail/xzy88/7147611
这个JS象棋比较简洁易懂,从中我获得灵感,发现了我的程序和royhoo(最开头提到的)程序在底层代码上的差距,经过改进。现在我的6层搜索用时已成功降到5秒以下,和royhoo的不相上下了。我已经站到了royhoo的身后。