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2048 游戏AI实现，轻松达到8192

2048 游戏AI实现

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Expectimax AI：优化的游戏策略算法

架构

该 AI 使用 4 个 Web Worker，每个都是通过 Emscripten 从 C++ 编译的 WebAssembly 模块。这些 Worker 执行所有可能移动的 Expectimax 搜索，并选择得分最高的那个。并行搜索结合了 位板表示 和 查找表 等优化，使得它能够在极短的时间内进行深度搜索（默认深度为 7）。

性能基准

深度

游戏数

分数

% 32768

% 16384

% 8192

% 4096

时间

每秒移动数

3 ply

1000

216159

0.8

43

85.4

98.1

3s

2343

5 ply

300

283720

2

66.33

96

100

17s

648

7 ply

100

353368

12

85

98

100

87s

158

主要特点

  • 64 位位板表示
  • 移动和评估的查找表
  • 基于位置的 迭代加深
  • 顶级并行性（仅限网页版本）
  • 剪枝低概率节点
  • 动态概率阈值
  • 80MB 的转置表，使用 Zobrist 哈希（网页版本为 320MB）

启发式增强

启发式不仅增强了 AI 的强度，还简化了评估过程，从而显著提高了速度。新提出的启发式方法包括 平滑性（方便合并）和 漂浮瓦片（避免平坦局面）。然而，由于无法进行数学优化的权重调优，因此使用了来自先前 AI 实现的现有启发式。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-09-25，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除游戏AI游戏浏览器搜索优化

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