关于#python#的问题：简单AI代码解读

Question

这是一个简单的AI，哪位big old可以给我解读一下用到的技术和方法吗？ 有没有评估函数和搜索树的涉及

from game_def import *

class SimpleAI(object):

def __init__(self, alpha=2.5, beta=0.75):
    self.player = None
    self.goal = None
    self.board = None
    self.alpha = alpha
    self.beta = beta

def set_player_ind(self, p, state):
    self.player = p
    self.state = state
    self.pieces = bk_init_player_pieces(self.state)

def __str__(self):
    return "SimpleAI {}".format(self.player)
    
def is_human(self):
    return False
    
def is_winner(self):
    return bk_is_winner(self.state, self.pieces)
    
def update_pieces(self, move_from, move_to):
    for p in range(10):
        if self.pieces[p] == move_from:
            self.pieces[p] = move_to
            break
            
def set_goal(self):
    if self.state == 1:
        for pos in [284, 267, 266, 250, 249, 248, 233, 232, 231, 230]:
            if self.board.states[pos] != self.state:
                self.goal = pos
                return
        return
    elif self.state == 4:
        for pos in [4, 21, 22, 38, 39, 40, 55, 56, 57, 58]:
            if self.board.states[pos] != self.state:
                self.goal = pos
                return
        return
        
def is_arrived(self, pos):
    h_goal = self.goal // board_width
    h_pos = pos // board_width
    if self.state == 1: return h_pos > h_goal or pos >= self.goal
    else: return h_pos < h_goal or pos <= self.goal
    
def get_physic_pos(self, pos):
    h = pos // board_width
    w = pos % board_width
    w = w * 2 - h
    h = h * 1.732
    return [w, h]

def get_dist(self, pos):
    if self.is_arrived(pos): return 0
    [a, b] = self.get_physic_pos(pos)
    [c, d] = self.get_physic_pos(self.goal)
    return (( a - c ) ** 2 * self.alpha + ( b - d ) ** 2) ** self.beta
    
def get_action(self, board):
    self.board = board
    self.set_goal()
    max_score = -10000
    max_move = None
    for pos in self.pieces:
        move_set = bk_search_movable_set(self.board.table, self.board.states, pos)
        for aim in move_set:
            score = self.get_dist(pos) - self.get_dist(aim)
            if score > max_score:
                max_score = score
                max_move = (pos, aim)
    return max_move

代码如上，small white表示看不懂

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

这是一个简单的AI代码用于一个棋类游戏。它使用了一些基本的方法和函数，包括计算物理位置、计算距离、搜索可移动选项、评估移动得分等等。它不涉及评估函数和搜索树。下面是对其中的一些方法的简要解释：

• bk_init_player_pieces：初始化玩家的棋子位置
• bk_is_winner：检查当前状态是否为获胜状态
• update_pieces：更新棋子的位置
• set_goal：设置目标位置
• is_arrived：检查是否到达目标位置
• get_physic_pos：计算物理位置
• get_dist：计算两个位置之间的距离（用于评估移动得分）
• get_action：寻找最佳的移动选项并返回该移动

需要注意的是，上述方法需要使用一些其他的库和函数来完成其功能，例如“game_def”模块中的一些函数。