幻影围棋程序源代码解析及计算机博弈技术

根据给定的文件信息，我们可以从中提取出以下几个知识点： 标题：“PlantomGo幻影围棋源程序” 描述：“#define GRID_NUM 11 //棋盘行数，其中1..9为棋的坐标，其他为边界 #define GRID_COUNT 81 //可放棋子总数 #define BLACK 1 //黑棋 黑白棋转换时,可对求异或 #define WHITE 2 //白棋 #define BORDER 3 //边界 #define NOSTONE 0 //空子无棋 #define MCMAX 10000 //蒙特卡洛次数 typedef struct _stoneposition { char x; char y; int score; }SMove; //招法 char board[GRID_NUM][GRID_NUM]; //棋盘表示 char chessColor； //自己棋的颜色 SMove ベストMove; //最优棋” 标签：“源程序 围棋 计算机博弈” 压缩包子文件的文件名称列表：“PlantomGo幻影围棋源程序” 首先，从标题可以看出这是一个围棋游戏的源程序代码。围棋是一种历史悠久的棋类游戏，其特点是棋盘较大，规则复杂，需要高度的策略和计算能力。计算机博弈是指利用计算机技术模拟或者辅助进行游戏对弈的过程。 接下来从描述中，我们可以发现以下关键知识点： 1. 棋盘设计：定义了棋盘的行数GRID_NUM为11，而整个棋盘的可放棋子的总数GRID_COUNT为81。围棋标准棋盘就是19行19列，共361个交叉点，但这里由于是幻影围棋，可能是简化模型，例如只用了中心区域的一部分。11行的棋盘更可能是为了减少计算量而设计的一个缩减棋盘。 2. 棋子类型：定义了BLACK（1）和WHITE（2）两种棋子类型，以及边界BORDER（3）和空子NOSTONE（0）的类型。黑白棋的颜色是围棋对弈中的基本元素，边界用于定义棋盘边界上的位置，而空子则是棋盘上未被占领的位置。 3. 蒙特卡洛模拟：定义了MCMAX为10000，这可能指在进行计算机博弈时，通过蒙特卡洛模拟的次数上限。蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，简称MCTS）是一种在博弈树中进行随机采样的算法，它可以在复杂或不确定的环境中做出决策，并被广泛应用于围棋AI程序中，如著名的AlphaGo。 4. 招法结构：定义了一个名为SMove的结构体，包含x、y坐标和一个score分数，用于表示每个可能的落子位置及其对应的价值评分。这种结构体通常用于围棋AI程序中评估棋局和选择最佳落子。 5. 棋盘表示与状态：定义了一个二维数组board[GRID_NUM][GRID_NUM]来表示棋盘的当前状态。同时，定义了一个char类型变量chessColor表示玩家当前执棋的颜色。bestMove是一个SMove类型的变量，用来存储评估结果中计算得到的最优棋。 结合标签中的“源程序 围棋 计算机博弈”，我们可以推断出这是一个围棋AI程序源代码的关键部分。该程序可能采用了计算机博弈技术中的蒙特卡洛树搜索算法，在缩减版的围棋棋盘上进行计算和模拟，以评估最佳的落子策略。该程序可用于围棋游戏的人工智能研究或者作为围棋AI软件的一部分。 以上就是从给定文件信息中提取出的主要知识点。需要注意的是，由于没有实际的源代码，我们无法提供更详细的关于算法实现和程序逻辑的分析。