import random
import math
class MahjongGameState:
def __init__(self, hand_tiles, discarded_tiles):
self.hand_tiles = hand_tiles
self.discarded_tiles = discarded_tiles
def get_legal_actions(self):
# 根据当前手牌，生成所有合法的出牌动作
legal_actions = []
# TODO: 实现根据规则生成合法出牌动作的逻辑
return legal_actions
def execute_action(self, action):
# 根据出牌动作更新游戏状态
# TODO: 实现根据出牌动作更新游戏状态的逻辑
def is_terminal(self):
# 判断游戏是否结束
# TODO: 实现判断游戏是否结束的逻辑
def get_winner(self):
# 获取游戏的赢家
# TODO: 实现获取游戏赢家的逻辑
class MonteCarloTreeNode:
def __init__(self, state, parent=None):
self.state = state
self.parent = parent
self.children = []
self.visit_count = 0
self.win_count = 0
def is_fully_expanded(self):
# 判断节点是否完全展开
return len(self.children) == len(self.state.get_legal_actions())
def select_child(self):
# 根据UCB算法选择一个子节点
exploration_factor = 1.4
best_score = float('-inf')
best_child = None
for child in self.children:
score = child.win_count / child.visit_count + exploration_factor * math.sqrt(
2 * math.log(self.visit_count) / child.visit_count)
if score > best_score:
best_score = score
best_child = child
return best_child
def expand(self):
# 展开一个未扩展的子节点
legal_actions = self.state.get_legal_actions()
for action in legal_actions:
new_state = self.state.execute_action(action)
new_node = MonteCarloTreeNode(new_state, self)
self.children.append(new_node)
return self.children[0]
def simulate(self):
# 随机模拟游戏直到结束，并返回胜利的玩家
current_state = self.state
while not current_state.is_terminal():
legal_actions = current_state.get_legal_actions()
action = random.choice(legal_actions)
current_state = current_state.execute_action(action)
winner = current_state.get_winner()
return winner
def backpropagate(self, winner):
# 更新该节点及其父节点的访问次数和胜利次数
self.visit_count += 1
if winner == 'AI':
self.win_count += 1
if self.parent:
self.parent.backpropagate(winner)
def get_best_action(self):
# 根据子节点的访问次数选择最优的出牌动作
best_child = max(self.children, key=lambda child: child.visit_count)
best_action = best_child.state.get_last_action()
return best_action
def mcts_search(state, num_iterations):
root = MonteCarloTreeNode(state)
for _ in range(num_iterations):
node = root
# Selection
while not node.is_fully_expanded() and not node.state.is_terminal():
node = node.select_child()
# Expansion
if not node.state.is_terminal():
node = node.expand()
# Simulation
winner = node.simulate()
# Backpropagation
node.backpropagate(winner)
return root.get_best_action()
# 示例用法
hand_tiles = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
discarded_tiles = []
initial_state = MahjongGameState(hand_tiles, discarded_tiles)
best_action = mcts_search(initial_state, 10000)
print("Best action:", best_action)
上述代码实现了基于MCTS的麻将出牌算法。下面对代码进行详细讲解：
-
MahjongGameState类表示麻将游戏的状态，包含了当前手牌和已打出的牌等信息。其中，get_legal_actions()方法用于生成所有合法的出牌动作，execute_action()方法用于更新游戏状态，is_terminal()方法用于判断游戏是否结束，get_winner()方法用于获取游戏的赢家。 -
MonteCarloTreeNode类表示MCTS的节点，包含了当前节点的状态、父节点、子节点、访问次数和胜利次数等信息。其中，is_fully_expanded()方法用于判断节点是否完全展开，select_child()方法用于根据UCB算法选择一个子节点，expand()方法用于展开一个未扩展的子节点，simulate()方法用于随机模拟游戏直到结束，并返回胜利的玩家，backpropagate()方法用于更新节点及其父节点的访问次数和胜利次数，get_best_action()方法用于根据子节点的访问次数选择最优的出牌动作。 -
mcts_search()函数是MCTS的搜索函数，接受一个初始游戏状态和迭代次数作为输入。在每次迭代中，它通过选择、扩展、模拟和回溯的过程来更新MCTS树。最后，它返回根节点的子节点中访问次数最多的子节点对应的出牌动作作为最优的出牌选择。 -
在示例用法中，首先创建一个初始游戏状态
initial_state，然后调用mcts_search()函数来搜索最优的出牌动作。最后，打印出最优的出牌动作。
需要注意的是，上述代码只是一个简单的框架，具体实现还需要根据麻将的规则和特殊情况进行调整和完善。仅作于进一步的思路。例如，需要实现合法出牌动作的生成、游戏状态的更新、游戏结束的判断和赢家的确定等。此外，还需要根据实际情况调整MCTS算法中的参数，例如UCB算法的探索因子和模拟的次数。