[发明专利]一种基于多级优先队列的海克斯棋评估方法

说明书

本发明公开了一种基于多级优先队列的海克斯棋评估方法，包括：获取当前局面所有棋子的位置信息；将当前下棋方分为进攻方和防守方两类；当前下棋方为进攻方时，选择进攻方的5种优先级类别，并设定优先队列的进攻方排序规则；当前下棋方为防守方时，选择防守方的5种优先级类别，依据规定好的相应优先级类别，确定每个棋子的优先级，存入对应优先级的优先队列中棋子的优先级，并设定优先队列的防守方排序规则；最后按优先级从高到低的顺序，依次从各个优先队列中取出队首元素，直到取出的元素满足筛选函数的要求，将此元素信息作为评估的结果；本发明设计了海克斯棋评估函数，同时提高了评估速度，为海克斯棋评估函数的设计提供了新的思路。

技术领域

本发明涉及软件评估方法技术领域，主要涉及一种基于多级优先队列的海克斯棋评估方法。

背景技术

海克斯棋,又称六连棋、六贯棋，是在一个正六边形格子组成的菱形棋盘上玩的一个双人链接游戏。海克斯棋游戏的对弈规则是：双方轮流下子，可以将棋子下到棋盘的任意空闲格子中，同种颜色的棋子相邻即认为它们相互连接。任意一方将自己的两条边界用自己颜色的棋子连接起来，则该方获胜，游戏结束。

随着计算机技术突飞猛进的发展，人工智能在双人博弈的游戏中有着长足的进步。但对于计算机来说，直接通过棋盘信息判别走法的好坏并不精确。除了胜负这种最终的局面可以准确判定外，其他的判断只能做到大致估计。不过我们可以不断向下搜索若干步，察看棋局在各种走法下的胜负情况，并反馈给当前节点，从而做出当前比较好的决策。基于此思想，在海克斯棋游戏中，经典的算法就是极大极小值算法(Minimax Algirithm)以及其改进后的alpha-beta搜索算法。然而，现有的计算机的运算能力仍然十分有限。不可能一直搜索到分出输赢的那一步，在有限搜索深度的末端，我们用一些静态的方法，来估计局面的优劣。这些方法在很大程度上依赖于具体的游戏规则和我们对于该游戏的经验知识，其中相当一部分不完全可靠。这也就是所谓的评估函数。

可见评估函数在棋类博弈中起着非常重要的作用。不准确的评估函数会舍去一些合理的决策分支，从而导致博弈结果不理想。

发明内容

发明目的：为了解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供了一种基于多级优先队列的海克斯棋评估方法，设计了海克斯棋评估函数，同时尽可能提高其评估速度。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于多级优先队列的海克斯棋评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取当前局面所有棋子的位置信息；

步骤S2、根据棋局状态将当前下棋方分为进攻方和防守方两类；其中进攻方表示当前落子目的在于促进己方连通，防守方表示落子目的在于阻止对方连通；判断当前下棋方的状态；

步骤S3、当前下棋方为进攻方时，选择进攻方的5种优先级类别，用于接下来匹配确定棋子的优先级，并设定优先队列的进攻方排序规则；当前下棋方为防守方时，选择防守方的5种优先级类别，用于接下来匹配确定棋子的优先级，并设定优先队列的防守方排序规则；具体地，

所述进攻方的优先队列排序函数为：