这次对局面评估做了一些优化，棋力有了一些提升，可以定为2.1版本，测试结果如下：
| 引擎A vs 引擎B | 战绩（胜：负：和） |
|---|---|
| 1.1 vs 1.0 | 8:2:0 |
| 1.2 vs 1.1 | 8:2:0 |
| 1.2 vs 1.0 | 10:0:0 |
| 2.0 vs 1.2 | 8:1:1 |
| 2.0 vs 1.1 | 8:0:2 |
| 2.1 vs 2.0 | 7:2:1 |
| 2.1 vs 1.2 | 8:0:2 |
1.线路评估
在之前的局面评估中，我们主要关注子力的分值情况，另外还加了炸弹和地雷的暗信息，但是军棋中影响局面的优劣还有很多其他因素，如军旗的危险程度、地雷是否被飞开、子力的线路分布，子力的受保护情况，令子和炸弹的数量等等。
一开始我选择了子力的线路分布来做局面评估的优化，如下图所示，分别对左右2边初始化到大本营的所有路线，对应的函数为GenJunqiPath()
在局面评估时会搜索所有可行的线路，根据线路上地雷数量的多少优先选择地雷少的线路，如果地雷数量一样优先选择棋子数量少的，也就是说找到一条最容易到达军棋的线路，找到之后放在pEngine->pJunqiPath[0]里面。如果亮棋了，则以军旗为目的地，否则以大本营为目的地。这里有2点需要值得注意：
- 如果路线中包含底营，底营中有自家棋子，那么这条线路是不可行的。
- 如果线路中有敌方棋子，那么路径的起始点更改为敌方棋子所在位置，因为这个最短路径是对敌方而言的
接着根据最短路径上地雷和棋子的数量计算出相应的分值，现在问题来了，搜索路径相对于之前子力评估所需要的时间多了数十倍，而局面评估函数是每一次搜索都需要执行的函数，也就是说原来不到1秒的搜索时间现在需要几十秒来完成，这是不可接受的。所以线路评估不能放在局面评估中，这段代码现在暂时不用，后续可以考虑在β 剪枝中再综合线路评估来决定是否需要剪枝，另外还一个可能的作用是检测地雷是否挖开，线路上子力分布情况向引擎反馈相应事件，引擎收到事件后会做出针对性的处理。
2.位置评估
由于搜索线路的时间太多，我们改为对棋子的位置评估。在军旗中后2排属于雷区，这里靠近军旗，属于防守的关键区域，非常重要，现在我们进行分类，如下图所示
分别为底角（红色），三角雷的位置（黄色），中路（绿色 )。开始的时候对这三种类型分别做判断，然后根据位置上的子是否为地雷，是自家的棋还是敌方的棋分别做评分，如果是自家的棋是加分，如果是敌方的棋则减分，混在一起不好调整，还有考虑到效率的问题，干脆只考虑出现敌方棋子的情况，这里相当于一个危险系数的评分。
现在只考虑亮军旗的情况，根据军旗在哪边分成左右2种情况，每种各7个位置，军旗侧的黄色和红色3个位置，另一边铁路上的3个位置，再加中路底下一个位置，右路坑底的那个位置没什么威胁性，所以不考虑。现在以右边红色的位置编号为21，然后往左数，各位置定义如下
u8 aLeftBarrier[7] = {23,29,27,24,22,20,21};
u8 aRightBarrier[7] = {21,25,27,20,22,23,24};这里分数评估首先要考虑雷是否被挖开，雷被挖开了，那么需要扣除一定的分数，地雷被挖开的位置又分为主线侧还是副线侧，旗上同时属于2侧，由于主线被挖开的威胁比较大，扣的分数要多一点。如果敌方有棋子在三角雷的位置，将直接威胁到军旗，这里将扣最多的分数，其他位置需要看这一侧的雷是否挖开而进行扣分，相关代码如下：
int CalDangerValue(Junqi *pJunqi, int iDir, u8 *pDir)
{
int value = 0;
BoardChess *pChess;
int i;
int landFlag1 = 0;//主线雷是否挖开
int landFlag2 = 0;//副线雷是否挖开
Engine *pEngine;
Value_Parameter *pVal;
pEngine = pJunqi->pEngine;
pVal= &pEngine->valPara;
for(i=0;i<7;i++)
{
pChess = &pJunqi->ChessPos[iDir][pDir[i]];
switch( i )
{
case 0:
if( NONE==pChess->type || pChess->pLineup->isNotLand )
{
landFlag1 = 1;
landFlag2 = 1;
}
break;
case 1:
if( NONE==pChess->type || pChess->pLineup->isNotLand )
{
landFlag1 = 1;
}
break;
case 2:
if( NONE==pChess->type || pChess->pLineup->isNotLand )
{
landFlag2 = 1;
}
break;
default:
break;
}
if( pChess->type!=NONE )
{
//存在敌方棋子
if((pChess->pLineup->iDir&1)!=(iDir&1))
{
if(i<3)
{
value += pVal->vDanger<<2;//军旗旁边
}
else
{
if( 3==i && landFlag1 )
{
value += pVal->vDanger<<1;//角上
}
else if( landFlag2 )
{
value += pVal->vDanger;//副线侧
}
}
}
}
}
if( landFlag1 )
{
value += pVal->vDanger<<1;
}
else if( landFlag2 )
{
value += pVal->vDanger;
}
return value;
}营在军旗中有着很关键的作用，如果自家的营被占了，那么子力将被牵制而无法进攻，也会影响棋子的联结而不能有效防守。营的类型分为3类，分别是上营、中营和下营，显然当军旗明了后，旗上的营和中营的位置非常关键，相应的分值设定要比其他营高。当敌方的营被己方占领后，将会增加一定的分数，但是如果是令子的话，更应该去控盘而不是一直在营里，所以这里额外判断大于37的子得分要少一些，当然后有好的控盘分值的表示方法，可以把这个判断去掉。
3.调试记录
调试中出现很多问题，这里做一个记录：
1.我们在上一次搜索时会记录最好的主要变例着法，这一次每层搜索都会先搜主要变例，接下来再搜生成的着法，生成的着法中出现主要变例就跳过，之前的代码是和pData->pBest比较，但pData->pBest记录的是这一层搜到的最佳着法，而不是上一次搜到的主要变例，所以需要pData->aInitBest记录这一层的主要变例，把
if ( pData->pBest!=NULL && !memcmp(pData->pBest, &p->move, 4) )
{
UnMakeMove(pJunqi,&p->move);
goto continue_search;
}改成
if ( pData->pBest!=NULL && !memcmp(pData->aInitBest, &p->move, 4) )
{
UnMakeMove(pJunqi,&p->move);
goto continue_search;
}2.每一种碰撞有3种情况，在得到分数后需要返回上一层做平均值，这时要完全搜索，不能剪枝，否则会影响最好分数的准确性，所以需要增加一个isMove变量来判断是移动还是碰撞，如果是碰撞，那么将β 设为无穷大就不会剪枝
int CallAlphaBeta1(
Junqi *pJunqi,
int depth,
int alpha,
int beta,
int iDir,
u8 isMove )
{
int val;
if( iDir%2==pJunqi->eTurn%2 )
{
if( isMove )
val = AlphaBeta1(pJunqi,depth,alpha,beta);
else
val = AlphaBeta1(pJunqi,depth,alpha,INFINITY);
}
else
{
if( isMove )
val = -AlphaBeta1(pJunqi,depth,-beta,-alpha);
else
val = -AlphaBeta1(pJunqi,depth,-beta,INFINITY);
}
return val;
}3.每一次搜到的主要变例会存放在aBestMove[0].pHead链表里，可能碰到一开始搜到的主要变例有3步，后来搜到主要变例为2步，因为出现无棋可走，由于代码结构的问题第3步并没有在链表里被删除，所以在碰到无棋可走时就不要再继续往下搜主要变例
if( NULL==pJunqi->pMoveList )
{
pJunqi->eTurn = iDir;
ChessTurn(pJunqi);
val = CallAlphaBeta1(pJunqi,depth-1,alpha,beta,iDir,1);
aBestMove[cnt-1].flag2 = 0;
//在SearchBestMove里，一层可能有多种碰撞结果
//不是概率最大的一种，不要修改pNode
//因为best的搜索只在概率最大的分支下面
if( aBestMove[cnt-1].mxPerFlag )
{
aBestMove[0].pNode = NULL;
}
}AlphaBeta1和AlphaBeta函数不同，并不是一开始就生成所有着法，而是边生成着法边搜索，所以一开始并不知道NULL==pJunqi->pMoveList这个条件，所以把SearchBestMove放在SearchAlphaBeta函数里，要注意只在第一次搜索，所以加一个变量来标记第一次
//如果这层是无棋可走，代码是不会运行到这里
if( !pData->bestFlag )
{
pData->bestFlag = 1;
pData->mxVal = SearchBestMove(pJunqi,aBestMove,cnt,alpha,beta,&pData->pBest,depth,1);
if( pData->pBest!=NULL )
{
memcpy(pData->aInitBest,pData->pBest,4);
}
if( pData->mxVal>alpha )
pData->alpha = pData->mxVal;
}另外这部分代码不能放在下面代码的前面，因为pJunqi->pMoveList是搜索着法时得到的值，在SearchBestMove函数里可能被更改，将影响后续的搜索
//注意SearchBestMove不能放前面
//否则会破坏pJunqi->pMoveList这个全局临时变量
if( pData->pCur==NULL )
{
pData->pCur = pJunqi->pMoveList;
pData->pHead = pJunqi->pMoveList;
}
else
{
...
}4.敌方行棋时，我们假定敌方不会撞上己方吃过2个子棋而killed，所以我们需要对碰撞的原始概率进行调整，减少killed的概率，增加bomb的概率，也就是说判断更容易被炸。