gobang
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lihongxun945
在靠近边上开局，棋力下降明显
你好，我之前按照你博客的思路有实现过python的版本。刚刚又和你最新（2018/07/07）的版本下过一局，我执黑在角落开局，最终赢下了比赛（我是休闲玩家，很多名词比如算杀都是在这次写AI的时候才第一次听说）。我就是一路感觉下来，基于极大极小搜索的AI引擎好像对于这种“角落开局”，会陷入一种困境——进行无意义冲四、往边上下、等等一些非常“愚蠢”的下法，最终就导致其棋力下降（如果我执黑在中间下的话是很难赢的。。）。 不知道作者你有没有思考过这个问题，如有想法，还请赐教！谢谢！
@zhangshun97 目前可行的方法应该是通过权重来做，给靠近边角的棋增加一个较低的权重，比如 0.8。这样电脑就会倾向于往中间走。
如果有神经网络的话应该能完美解决这个问题，这其实是电脑大局观 的一部分，传统的搜索算法本来对局势的判断就不理想。
@lihongxun945 谢谢！请问这个所谓的权重，是直接乘在该点的score上嘛？因为你的整个体系都是基于score的嘛，当初也有想过加权重之类的，但是就怕掌握不好度，会出现比如为了往中间走而走出一些不好的棋？不过又感觉这样的其实可以通过一定的搜索深度来避免……嗯……感觉python的瓶颈还是搜索的不够深orz，我实现的版本也只能做到在10秒内启发式搜索最多给10个点的情况下执黑搜6层，执白搜5层，VCF和VCT是15层（不过感觉算杀这块速度还行），不知道作者你在JS上的效率大概是如何的！
@zhangshun97 第一个问题，我觉得可以有两种实现：直接在分数上乘，或者增加一个额外的权重字段。 第二个问题，我用JS可以搜索8~10层，不过偶尔会超过10秒。这是在我用了一些优化技巧后的结果，你可以看看我新写的教程的性能优化一章有介绍：性能优化
