easyAI

EasyAI（完整文档请见此处_）是一个纯 Python 人工智能框架，适用于井字棋、四子棋、黑白棋等双人抽象游戏。它使得定义游戏机制变得简单，并且可以与计算机对战或求解游戏。在底层，该 AI 使用的是 Wikipedia_ 上描述的带有 alpha-beta 剪枝和置换表的 Negamax 算法。

安装

如果你已经安装了 pip，只需在终端中输入以下命令即可：

sudo pip install easyAI

否则，请下载源代码（例如在 Github_ 上），将所有文件解压到一个文件夹中，然后在该文件夹内的终端中输入：

sudo python setup.py install

此外，你还需要安装 Numpy 才能运行部分示例。

快速示例

让我们定义一个游戏规则，并开始与 AI 对战：

.. code:: python

from easyAI import TwoPlayerGame, Human_Player, AI_Player, Negamax

class GameOfBones( TwoPlayerGame ):
    """ 轮流从一堆骨头中取走 1、2 或 3 根骨头。最后取走骨头的人输。 """
        
    def __init__(self, players=None):
        self.players = players
        self.pile = 20 # 开始时有 20 根骨头
        self.current_player = 1 # 玩家 1 先手

    def possible_moves(self): return ['1','2','3']
    def make_move(self,move): self.pile -= int(move) # 取走骨头。
    def win(self): return self.pile<=0 # 对手取走了最后一根骨头吗？
    def is_over(self): return self.win() # 当有人获胜时游戏结束。
    def show(self): print ("%d 根骨头还剩在堆里" % self.pile)
    def scoring(self): return 100 if game.win() else 0 # 用于 AI

# 开始一局比赛（并在结束后保存每一步的历史记录）
ai = Negamax(13) # AI 将提前思考 13 步
game = GameOfBones( [ Human_Player(), AI_Player(ai) ] )
history = game.play()

结果如下：

堆里还有 20 根骨头

玩家 1，你打算拿几根？3

第 1 步：玩家 1 拿了 3 根：
堆里还剩 17 根骨头

第 2 步：玩家 2 拿了 1 根：
堆里还剩 16 根骨头

玩家 1，你打算拿几根？

求解游戏

---

现在我们来求解这个游戏：

.. code:: python

from easyAI import solve_with_iterative_deepening
r,d,m = solve_with_iterative_deepening(
    game=GameOfBones(),
    ai_depths=range(2,20),
    win_score=100
)

我们得到 r=1，这意味着如果双方都完美发挥，先手方总是可以获胜（如果是 -1 则表示先手方必败），d=10 表示胜利将在十步之内（即每方五步）达成，而 m='3' 则表明先手方的第一步应该选择 '3'。

这些计算可以通过使用置换表来加速，置换表会存储遇到的各种局面以及针对每个局面的最佳走法：

.. code:: python

tt = TranspositionTable()
GameOfBones.ttentry = lambda game : game.pile # 置换表的键
r,d,m = solve_with_iterative_deepening(
    game=GameOfBones(),
    ai_depths=range(2,20),
    win_score=100,
    tt=tt
)

运行完上述代码后，变量 tt 中就包含了一个置换表，里面存储了所有可能的局面（这里是堆中骨头的数量）以及最优的走法。有了这个置换表，你就可以在不需思考的情况下完美地进行游戏：

.. code:: python

game = GameOfBones( [  AI_Player( tt ), Human_Player() ] )
game.play() # 你将永远输掉这场游戏 :) 

贡献！

EasyAI 是由 Zulko_ 编写的开源软件，采用 MIT 许可证发布。欢迎贡献！一些想法包括：适用于不完全信息游戏的 AI 算法、更好的游戏求解策略、（高效地）利用数据库存储走法、使用并行化的 AI 算法等。

如遇问题或发现 bug，目前最好的方式是在 Github_ 上提问。

版本发布机制

---

每次有合并请求被合入主分支时，都会自动触发一次发布：

• 如果最新提交的消息以 [FEATURE] 开头，则发布功能版本（1.3.3 -> 1.4.0）
• 如果最新提交的消息以 [MAJOR] 开头，则发布重大版本（1.3.3 -> 2.0.0）
• 如果最新提交的消息以 [SKIP] 开头，则不发布任何版本。
• 否则，发布补丁版本（1.3.3 -> 1.3.4）

维护者

• Zulko_（负责人）
• JohnAD_

.. _here: http://zulko.github.io/easyAI .. _Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Negamax .. _Zulko : https://github.com/Zulko .. _JohnAD : https://github.com/JohnAD .. _Github : https://github.com/Zulko/easyAI

easyAI 快速上手指南

easyAI 是一个纯 Python 编写的人工智能框架，专为双人抽象博弈游戏（如井字棋、四子棋、黑白棋等）设计。它基于 Negamax 算法（带 Alpha-Beta 剪枝和转置表），能帮助你轻松定义游戏规则、与电脑对战或求解游戏最优策略。

环境准备

• 操作系统：支持 Linux、macOS 和 Windows。
• Python 版本：需要安装 Python（推荐 Python 3）。
• 前置依赖：
  • pip：Python 包管理工具。
  • Numpy：运行部分示例代码所必需。

安装步骤

方法一：使用 pip 安装（推荐）

在终端中执行以下命令：

sudo pip install easyAI

国内加速建议：如果下载速度较慢，推荐使用国内镜像源：

sudo pip install easyAI -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

方法二：源码安装

1. 从 Github 下载源代码并解压到本地文件夹。
2. 进入该文件夹，在终端中执行：

sudo python setup.py install

注意：请确保已预先安装 Numpy (pip install numpy) 以运行示例。

基本使用

下面通过一个经典的“取骨头”游戏（Game of Bones）示例，展示如何定义游戏规则并与 AI 对战。

游戏规则：有一堆骨头（初始 20 根），两名玩家轮流取走 1、2 或 3 根。取走最后一根骨头的玩家输掉比赛。

代码示例

创建一个新的 Python 文件（例如 game.py），填入以下代码：

from easyAI import TwoPlayerGame, Human_Player, AI_Player, Negamax

class GameOfBones( TwoPlayerGame ):
    """ In turn, the players remove one, two or three bones from a
    pile of bones. The player who removes the last bone loses. """
        
    def __init__(self, players=None):
        self.players = players
        self.pile = 20 # start with 20 bones in the pile
        self.current_player = 1 # player 1 starts

    def possible_moves(self): return ['1','2','3']
    def make_move(self,move): self.pile -= int(move) # remove bones.
    def win(self): return self.pile<=0 # opponent took the last bone ?
    def is_over(self): return self.win() # Game stops when someone wins.
    def show(self): print ("%d bones left in the pile" % self.pile)
    def scoring(self): return 100 if game.win() else 0 # For the AI

# Start a match (and store the history of moves when it ends)
ai = Negamax(13) # The AI will think 13 moves in advance 
game = GameOfBones( [ Human_Player(), AI_Player(ai) ] )
history = game.play()

运行结果

运行脚本后，你将看到如下交互过程：

20 bones left in the pile

Player 1 what do you play ? 3

Move #1: player 1 plays 3 :
17 bones left in the pile

Move #2: player 2 plays 1 :
16 bones left in the pile

Player 1 what do you play ?

此时你可以输入 1、2 或 3 与 AI 进行对战。AI 会提前计算 13 步棋，具备较强的博弈能力。