讓 AI 教機器自己玩俄羅斯方塊
作者 | Ahab
責編 | 仲培藝
人工智慧大火的今天,如果還是自己玩俄羅斯方塊未免顯得太 LOW,為什麼不對遊戲升級,讓機器自己去玩俄羅斯方塊呢?有了這個想法之後,我用了兩天時間去搜集了大量資料,在電腦死機好多次之後終於將 AI 俄羅斯方塊實現了。
程序介紹
所謂讓機器自己去玩俄羅斯方塊,就是讓機器計算當前方塊的所有形態可放置的所有位置,然後根據統一的評價標準,計算出最優的位置進行放置。這個評價的標準簡單的來說就是:板塊放置的位置越靠下越好,方塊之間越緊密越好,自身對消除行的方塊貢獻數量越多越好,但是這裡還要注意的是不可為了追求消除行數,而去造成過多的空洞,這樣也是不合理的。
關於 AI 演算法主要有兩種:一種是經典的 Pierre Dellacherie 演算法,一種基於基於深度搜索的演算法。深度搜索需要優化的地方很多,假如計算的層數不夠、沒有高效剪枝,一不小心容易寫成人工智障,時間複雜度也不好。Pierre Dellacherie 演算法更加清晰,複雜度更低。但是該演算法只考慮當前,不對未來的情況進行計算,注重的是「不死性」,追求方塊的「密集」,有時就算可以一次性消除 3 行,卻會使全局方塊更加「疏」,即過多的空洞。
代碼由 Tetris.py、AI.py 和 Utils.py 三部分組成,遊戲的主要邏輯由 Tetis 控制,Utils 定義了方塊的樣式,AI 顧名思義實現了主要的 AI 演算法。
具體介紹
Pierre Dellacherie 演算法
只考慮當前方塊,不對未來的情況進行計算,注重的是「不死性」,演算法每次生成一個方塊,便窮舉該方塊所有旋轉的落點。一種方塊最多有 4 種旋轉,並且由於遊戲界面是 10*20 的,所以對於每個旋轉形狀,只需要考慮 10 種落點。演算法的核心是一個評估函數,對窮舉出的每一種下落情況,計算 6 個參數值,用評估函數加權求和得到一個值,該值最大的情況便是目前方塊的最優下落位置,六個參數分別是:
1. 下落高度(Landing Height)
當前方塊落下去之後,方塊中點距底部的方格數(事實上,不求中點也是可以的)。
2. 消行數(Rows eliminated)
消行層數與當前方塊貢獻出的方格數乘積。
3. 行變換(Row Transitions)
- 從左到右(或者反過來)檢測一行,當該行中某個方格從有方塊到無方塊(或無方塊到有方塊),視為一次變換。遊戲池邊界算作有方塊。行變換從一定程度上反映出一行的平整程度,越平整值越小;
- 該指標為所有行的變換數之和;
- 如圖:■ 表示有方塊,□ 表示空格(遊戲池邊界未畫出)
- ■■□□■■□□■■□□ 變換數為 6
- □□□□□■□■□■□■ 變換數為 9
- ■■■■□□□□□□■■ 變換數為 2
- ■■■■■■■■■■■■ 變換數為 0
4. 列變換(Column Transitions)
大意同上,列變換從一定程度上反映出一列中空洞的集中程度,空洞越集中值越小。
5. 空洞數(Number of Holes)
6. 井的總和(Well Sums)
井指兩邊皆有方塊的空列。該指標為所有井的深度連加到 1 再求總和。
注意一列中可能有多個井,如圖:
- ■□□
■□■
■□■
■■■
■□■
■□■
■□■
中間一列為井,深度連加到一的和為 (2+1)+(3+2+1)=9
評估函數如下 (首字母簡寫):
關於方塊形態
這裡對 AI 俄羅斯方塊的形態做一下特別說明,各個方塊都是根據中心點的坐標來生成的,以(0,0)為中心點,在 x、y 軸加減 1 則是其他方格的坐標,這樣的好處就是只要確定中心點坐標,其他的方格位置就能隨即生成。
看圖就懂:
1# 每種塊包含的四個小方塊相對坐標分布
2 self.shapes_relative_coords = [
3 [[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]],
4 [[0, -1], [0, 0], [0, 1], [0, 2]],
5 [[0, -1], [0, 0], [0, 1], [1, 1]],
6 [[0, -1], [0, 0], [0, 1], [-1, 1]],
7 [[0, -1], [0, 0], [0, 1], [1, 0]],
8 [[0, 0], [0, -1], [1, 0], [1, -1]],
9 [[0, 0], [0, -1], [-1, 0], [1, -1]],
10 [[0, 0], [0, -1], [1, 0], [-1, -1]]
11 ]
基於深度搜索的方法暫不介紹。
收穫成果
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作者簡介:公眾號【Ahab雜貨鋪】號主,在校學生沉迷於Python編程。
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※東北到底有沒有互聯網?!
※C 語言:春節回家聚會,只有我沒帶對象!
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