Python游戏实战项目之智能五子棋

介绍

本项目是一个基于Python语言的智能五子棋游戏，主要通过搭建一个简单的图形化界面来展现五子棋的游戏过程，同时该游戏还带有强大的人工智能，可以实现和人类玩家的对战，并且在难度设置上也是非常灵活的。

开始

环境要求

为了运行该项目，你需要满足以下环境要求：

• Python 3.x
• PyQt5
• Numpy
• Scipy

项目结构

该项目主要由如下几个文件构成：

- main.py
- AI.py
- UI.py

其中：

• main.py 是整个游戏的入口文件，同时也定义了游戏主要的逻辑内容，包括用户的操作、人工智能的实现、游戏的难度等等。
• AI.py 是一个独立的文件，用于实现人工智能的逻辑，也是整个项目最为复杂的部分。
• UI.py 是一个负责游戏界面显示的文件，它将游戏中的信息展示为形式精美且易于理解的界面，并处理用户的输入和输出。

游戏规则

五子棋游戏的规则很简单，两个玩家轮流在棋盘上落子，每次只能落一个棋子，谁先连成5个同色棋子谁就获胜。需要注意，如果出现了“禁手”，则对方立刻获胜。

游戏操作

玩家需要打开main.py文件，运行程序。此时即可看到下方界面出现棋盘，并询问你是否要先手或是后手。在确定好先手和后手后，即可开始游戏。

交替落子，直到任何一方连成了五个子，或是无法再下棋子。

人工智能

该五子棋游戏的人工智能使用了蒙特卡罗树搜索算法。该算法是一种很有效的搜索方法，可以在大量的状态空间中寻找最有希望的答案。

具体实现方法见：

def get_computer_pos(self):
        board = self.board
        empty_list = board.get_empty_list()
        if len(empty_list) == 0:
            return -1, -1
        if len(empty_list) == 1:
            return empty_list[0]

        n_in_row = self.n_in_row
        tree_node = MCTSNode(state=self.copy_board(board), parent=None)
        for i in range(self.max_actions):
            expand_node = tree_node.select_best_expand_node()
            winner = expand_node.do_simulation()
            expand_node.backup(winner)

        return tree_node.select_best_pos(n_in_row)

该方法中，我们通过 MCTSNode 类来实现了一个树结构，然后使用 Monte Carlo 树搜索方法来从这个树结构中选择最佳的结点。

示例如何操作

运行程序，选择先手。然后，你会发现屏幕中出现了棋盘。此时，你可以轮流点击棋盘中某个位置来落子。

接下来，你可以尝试与电脑进行游戏。在电脑自动落子并提示后，你只需再次点击棋盘即可下棋子。

总结

通过本项目，我们学习了如何使用Python构建一个智能五子棋游戏，并学习了如何使用蒙特卡罗树搜索算法来实现强大的人工智能。但需要注意，该算法存在点问题，具体是在状态空间过大时效率较低。