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majiang_algorithm 1.0.8发布,添加麻将出牌AI算法

2018-4-4 23:02| 发布者: joejoe0332| 查看: 3339| 评论: 0|原作者: oschina|来自: oschina

摘要: 简述打麻将,需要运气,也需要脑力。作为玩家,需要搭好牌架子,然后一张一张的摸牌,最后达到听牌,最终胡牌。本文讲述的即是AI如何尽量做到高智商的打麻将。其中摸牌我们是控制不了的,所以就在打牌上下手。首先还 ...

简述

打麻将,需要运气,也需要脑力。作为玩家,需要搭好牌架子,然后一张一张的摸牌,最后达到听牌,最终胡牌。

本文讲述的即是AI如何尽量做到高智商的打麻将。其中摸牌我们是控制不了的,所以就在打牌上下手。
首先还是先复习下麻将玩法。

github地址

使用

maven

<dependency>
    <groupId>com.github.esrrhs</groupId>
    <artifactId>majiang_algorithm</artifactId>
    <version>1.0.8</version>
</dependency>
// load AITableJian.load(Files.readAllLines(xxx)); AITableFeng.load(Files.readAllLines(xxx)); AITable.load(Files.readAllLines(xxx)); // 出牌 int card = AIUtil.outAI(cards, gui); // 碰 boolean isPeng = AIUtil.pengAI(cards, gui, pengCard, 0.d); // 杠 boolean isGang = AIUtil.gangAI(cards, gui, gangCard, 0.d);

花色分类

  • 普通牌:万筒条,每门有序数从一至九的牌各四张
    image

  • 风牌:東、南、西、北
    image

  • 箭牌:中、發、白
    image

牌型术语

  • 连子:一万二万三万
    image

  • 刻子:一筒一筒一筒
    image

  • 将:一条一条
    image

胡牌公式

  • N×连子 + M×刻子 + 1×将

  • N>=0, M>=0
    image

鬼牌

鬼牌的定义就是能够变成任意牌的牌,通常是提前指定或者每次随机决定,比如白板做鬼,如下图:
image
在本文中,不需要考虑鬼牌,因为不会打鬼牌,所以我们只需要把其他牌做的完美,就可以随便和鬼牌达到听牌胡牌。

案例分析

我们先举几个直观的例子,看看人是怎么思考出牌的

  • 1万2万3万2条,很简单打这个单的2条,剩下的就是连子
    image

  • 1万2万3万1条1条7条,1条做将,打这个单的7条
    image

  • 1万2万3万2筒3筒1条2条,要想组连子,需要3条、1筒4筒,拆这个1条2条,打1条好,2条万一摸到3条4条还有机会
    image

解决思路

从上面的例子可以看出来,打牌的过程,其实就是评估打完之后的牌面,取一个最佳牌面。
也就是说,算法变成了评估牌面积分的算法,越高说明牌越好,也说明这副牌可以胡的概率更高。

评估方法

为了评价这副牌的积分,也就是胡牌的概率,我们可以给他再摸N张牌,看看胡牌情况。参考如下示例,可以很直观得出牌面积分:1万2万3万 > 1万2万3万2条3条 > 1万2万3万2条。

  • 1万2万3万
    image
    已经胡了,胜率为1

  • 1万2万3万2条
    image
    只摸1张牌,那么只有当摸2条的时候,才会赢,胜率为1/9*摸条的概率,此时有将。

  • 1万2万3万2条3条
    image
    只摸1张牌,那么只有当摸1条4条的时候,才会赢,胜率为2/9*摸条的概率,此时无将。

表格生成

有了评估方法后,我们只需要对每个花色的手牌,分配N张牌给他,然后计算胜率,就可以知道牌面积分。
不过考虑到计算量太大,所以我们可依然使用查表法,提前计算好,方便快速查找。
当然,这里的问题就是不会去参考当前桌子剩余的牌,不过相比计算效率,这一点牺牲是可以接受的。

牌型编码

查表的第一步,要对手牌进行编码做key。

  • 首先按照花色分成几组,如下图
    image
    分出来万的牌
    image

  • 然后把1万2万5万5万转变成110020000的9位数字,左数第M位是N,说明M万有N张

  • 这样万筒条风箭,就有5个数字key。

表生成

在生成表的阶段,时间是不值钱的,所以生成方法我们可以任意穷举。

  • 首先分为普通、风、箭三张表

  • 穷举出所有的key,比如普通表,就是000000000-444200000,因为每一种牌最大4张,且总和不超过14张牌。

  • 对于每个key,给定输入N张牌,生成这个key在有将无将下的胜率。

  • 例如1万2万5万5万:110020000
    image
    生成的胜率信息有 
    1万2万5万5万:无将 0.006099681251811069(这手牌如果不做将,能胡的概率是0.006) 
    1万2万5万5万:有将 0.03433398152649489(这手牌如果做将,能胡的概率是0.03,因为有现成5万的将,只需要3万就能胡)

评估算法

有了前面辛苦生成的表格,那么评估积分算法就很简单了。

  • 对玩家手上的牌进行编码,变成多个key和鬼牌总数N,例如手牌如下
    image
    得到key:110020000、020000000和鬼牌总数2,同时对于没有的花色,也补上key。

  • 对每个key查询表,得到对应的胜率信息列表

  • 上面的例子就会有
    1万2万5万5万:无将 0.006
    1万2万5万5万:有将 0.03
    2筒2筒:无将 0.02
    2筒2筒:有将 1.0
    条子(无):无将 1.0
    条子(无):有将 0.05
    风牌(无):无将 1.0
    风牌(无):有将 0.05
    箭牌(无):无将 1.0
    箭牌(无):有将 0.05

  • 简单递归下,计算胜率总和的最大值,并且满足有且只有1个将,本例中,将取筒子,max=4.006
    递归M层分配鬼和将的耗时
    M是花色数目,M<=5

出牌算法

  • 遍历手上的非鬼牌,计算排除掉这张牌后的牌面积分最大值,这张牌就是要打的牌。

  • 如果打出能听牌了,就取一个听牌最多的牌打出去。

  • 考虑如下的牌
    image
    打出2万3万,积分为3.02
    打出1条,积分为2.07
    打出东,积分为4.02
    于是这手牌打出了东。


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