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编程问答

血战麻将算法

發布時間:2024/3/7 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 血战麻将算法 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1.????? 算法簡介

本文的麻將算法不是按人工智能的方式進行講解,本人從事游戲服務器開發。所以該算法主要用于一般的麻將游戲機器人,主要是讓機器人具有正常操作選擇。算法無法與現實生活中的麻將高手進行對決,也沒有經過嚴格的數學論證,但是為了應付麻將高手,會采取一些作弊的手段。所以本文除了講述麻將算法,還將會提及麻將作弊的方式,以及該算法應用到實際機器人中對于機器人的等級劃分方法。

該算法的核心宗旨是以權值驅動操作。所以本文將主要講述從如何合理的精確的計算權值。以及在加入作弊因素情況下的權值計算方式。

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2.????? 麻將算法

麻將算法的設計我們將采用貪心算法,即讓機器人做出當前情況下最好的選擇。

血戰麻將:共108張. 萬36張, 筒36, 條36張。

麻將過程中的操作:選缺牌,碰牌, 杠牌,胡牌, 出牌, 過。

2.1權值定義

權值設置說明:根據血戰麻將規則定義相同花色相隔的牌為最小權值單元,定義權值為1.

手牌權值計算方法:基礎權值+加成權值。

基礎權值:相隔+1, 相鄰+2, 2張相同+2,? 3張相同+3,?? 4張相同+4,基礎全職計算對象包括手牌和碰牌以及杠牌,但是杠牌和碰牌以及收必須進行分開計算。

加成權值:牌張數加成,風險加成

牌張數加成:根據當前花色牌的張數比,對當前花色權值進行加成。

定義萬張數為x,定義萬基礎權值為y,則萬牌張數加成權值z=y*(1+x/14);

風險加成:根據當前已知情況,出牌,碰牌,杠牌,胡牌所帶來的風險對手牌權值和進行加成。定義:定義當前手牌牌張數加成后權值和為m,當前牌的風險系數為β,則風險系數加成后的權值n= m*(1+β);

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2.2基礎操作

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本節根據玩家出牌動作對權值(不含風險加成)進行說明。

2.2.1??????? 基礎權值與張數加成

1.基礎權值計算演示

2筒權值:與3筒相鄰+2, 與4筒相隔+1, 共:2+1=3

3筒權值:與2筒相鄰+2,與4筒相鄰+2,與5筒相隔+1,共:2+2+1=5

4筒權值:與2筒相隔+1,與3筒相鄰+2,與5筒相鄰+2,共:1+2+2=5

5筒權值:與4筒相鄰+2, 與3筒相隔+1, 共:2+1=3

4張牌權值和:3+5+5+3=16

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3條權值:與3個3條4張相同+12,與5條相隔+1 共12+1=13

5條權值:與4個三條相隔+4 共:4

5張牌權值和:4*13 +4 = 56

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2筒權值:無相鄰,相同,相隔,權值為0

5筒權值:0

9筒:與1個2張相同+2;共2

總共權值:0+0+2*2 = 4

說明:權值為0的牌將在牌張數上面提升筒色整體權值。

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條權值計算:

3條權值:與3個3條4張相同+12,共12

7天權值:與8條相鄰+2

8條權值:與7條相鄰+2

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所有條的基礎權值:4*12 + 2 + 2 =52

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所有筒的權值:3(1筒)+3(1筒)+3(3筒)+ 3(4筒) +2(6筒) +3(8筒) +2(9筒) = 19

所有條的權值:2(1條) +3(2條)+ 4(4條) +5(5條) +5(6條) +3(7條)=17

筒基礎權值:19

條基礎權值:17

牌張數加成后權值:筒權值:19*(1+7/14)=28?? 條權值:17*(1+6/14)=24

所有手牌加成后的權值和:28+24=52

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2.2.2??????? 缺色操作

選擇方式:分別計算法萬筒條的權值A,B,C,

計算:

A=(2+2+1+1)*(1+4/14)=7

B=(2+2)*(1+4/14)=5

C=(13+13+13+13+5+1)*(1+6/14)=82

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選擇權值最低的花色進行定缺:B權值最小,所以選擇缺筒。

選擇缺牌后,手牌權值將不計算缺牌權值

2.2.3??????? 有缺色出牌操作

直接出缺色牌。占時不考慮策略,直接按順序出,或者隨機出。

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2.2.4??????? 無卻色出牌操作

選擇方式:計算每張手牌X打出后,剩余牌的權值A。然后選擇權最高的牌打出。

出2筒后權值和:(3+4+4+3+3+3)*(1+6/14)+ (12+12+12+12+1+3+2)*(1+8/14)=112

出1條后權值和:(3+5+5+4+3+3+3)*(1+7/14)+(12+12+12+12+1+3+2)*(1+7/14)=120

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以此類推:計算法結束后, 選擇A_max 對應的X牌打出。

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2.2.5??????? 碰牌操作

碰牌選擇:計算現有權值A,計算法碰后最佳出牌的權值B,按照2.2.4中出牌方式計算即可。

如果A > B 則不碰,如果A <= B 碰,

A=(3+5+6+6+5+5+3+3)*(1+8/14) + (12+12+12+12+2+2)*(1+6/14)=130

B值計算:

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2.2.6??????? 杠牌操作

暗杠:

暗杠選擇:計算暗杠后權值A,計算放棄杠后最佳出牌的權值B,如果A>=B則杠,否則放棄。

明杠:

明杠選擇:計算明杠后權值A,計算現在有權值B,如果A>=B則杠,否則放棄。

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補杠:

補杠選擇:筒暗杠方式進行計算。

?:是否只有門派才能補杠,目前決豆麻將非門也能補杠。

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2.2.7??????? 胡牌操作

自摸:

自摸選擇:計算胡牌權值A, 計算放棄胡牌后最佳出牌權值B, 如果A>=B,則胡,否則放棄。

炮牌:

炮牌選擇:計算胡牌權值,計算當前權值B, 如果A>=B則選擇胡,否則放棄。

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2.2.8??????? 多選擇混合操作

同時可以進行出牌, 碰,杠,胡等操作組合。

選擇方式:計算每種選擇的權值以及放棄選擇的最佳權值進行比較,選擇權值最高的操作。

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2.3風險加成

風險加成,麻將過程風險就是對輸贏大小的預估。簡單的來說輸的番數和贏的番數。在血戰麻將中輸贏來源于兩種情況:杠和胡。所以風險系數β將根據其輸贏的番數進行定義。

風險系數由風險發生的概率和風險發生的結果決定。

定義

風險系數:β

定義當前手牌張數加成后權值和:m

定義當前手牌風險加成后的權值:n

定義出牌被杠的風險系數為:a(-1<a<=0)

定義出牌可能點炮的風險系數為:b(-1<b<=0)

定義叫牌胡牌的風險系數為:c(0=<c<1)


β = a + b + c

n = m*(1+β) = m*(1+a+b+c);




2.3.1??????? 杠牌風險

杠牌風險,

定義杠牌風險為:a

定義可能被杠牌概率為:x(0<=x<=1)

定義被杠后輸的番數:y(y=1)

定義比賽封頂番數:z

則:a=0-x*(y/z)

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x計算:

定義出牌為A,定義對手中需要A牌花色的有k(0<=k<=3)家。

1.?????? 如果A已經出現過,則x=0

2.?????? 如果A未出現過,則x=k/4


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?

2.3.2??????? 炮牌風險

炮牌風險,

定義炮牌風險為:b

定義比賽封頂番數:z

?

點炮需要分別計算出牌對上家,對家,下家的風險技術。

定義上家的點炮概率和點炮番數以及下叫概率分別為x1,y1,t1

定義上家的點炮概率和點炮番數以及下叫概率分別為x2,y2,t2

定義上家的點炮概率和點炮番數以及下叫概率分別為x3,y3,t3

則:b=0-(x1*t1*(y1/z)+ x2*t2*(y2/z)+ x2*t3*(y2/z))

?

y1即為玩家牌面可見最大番數。(1<=y1<=z)

X1與t1的計算法

定義出牌為A

1.如果上家缺A花色或者玩家已胡則x1=0;

2.如果上家需要A的花色則x1=1/18,t1=1/2

對家和下家計算法方式相同。

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2.3.3??????? 胡牌風險

胡牌風險

定義胡牌風險為:c

定義比賽封頂番數:z

定義叫牌分別為:???????? B1,B2…..Bn

定義叫牌自摸番數:? y1, y2,…yn

定義叫牌自摸的概率:x1, x2….xn

定義玩家吃炮的番數:m1,m2…mn

定義玩家吃炮的概率:n1, n2…nn

定義叫牌的風險概率:c1, c2…cn

?

則:c1=x1*(y1/z) +m1*(n1/z)

c=c1+c2…cn

y1與m1即胡牌的番數。

x1與n1的計算:

定義叫牌為B1牌,

定義對手中需要B1牌牌色的家數為k(0<=k<=3),

定義已胡牌家數:l(0<=l<=2)

定義已胡家數中需要A牌牌色的家數:p(0<=p<=l)

定義A牌剩余張數為j(0<=j<=4)

1.?????? 如果j=0? 則x1=0,n1=0;

2.?????? 如果j>0, ?則x1=(4-k)/4*(1/(4-p))*j, n1=((4-k)/4)*((3-p)/(4-p))*j

?

其他計算法方式相同。

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3.????? 麻將作弊

在了解算法后,我們知道我們無法控制我們的機器人有絕對優勢打贏真正的玩家,所以我們需要服務器作弊進行配合,以下是具體方式。

1.機器人知道所有人的牌,讓機器人對其他人進行全透視,這樣可以精確計算杠碰炮胡的權值。(增加透視性,加大權值的高可靠性)

2.服務器在機器人定缺后,可以根據機器人的等級降低機器人獲取得廢牌的概率。

3.機器人下叫后讓機器人快速的獲取叫牌,機器人如果獲取的叫牌需要智能換叫。

4.胡牌的大小,讓機器人胡大牌時,為機器人配牌,配青一色,配大對子,增加機器人杠牌等。

以上所有的更改都是更加機器人等級對應的概率進行調整,概率可以小于0,這樣就可以讓機器人比正常的打牌能力更低。

可以簡單的總結為以下幾點:

1.增加機器人透視性,讓其知道所有人的手牌。

2.服務器配合發票,配牌。提高機器人獲取好牌的概率

3.機器人需要在其現有的透視性基礎上進行權值計算。

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4.1透視性與風險加成

服務器作弊對機器人算法唯一有影響的地方就是風險加成, 因為在不知道其他人牌的時候是按照概率對風險進行評估的。現在有了準確的數據,那么風險加成算法將直接更加數據準確評估。

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4.1.1??????? 杠牌風險

杠牌風險,

定義杠牌風險為:a

定義可能被杠牌概率為:x(0<=x<=1)

定義被杠后輸的番數:y(y=1)

定義比賽封頂番數:z

則:a=0-x*(y/z)

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x計算:

定義出牌為A,定義對手中需要A牌花色的有k(0<=k<=3)家。

3.?????? 如果A已經出現過,則x=0

4.?????? 如果有玩家能杠,則x=1


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?

4.1.2??????? 炮牌風險

炮牌風險,

定義炮牌風險為:b

定義比賽封頂番數:z

?

點炮需要分別計算出牌對上家,對家,下家的風險技術。

定義上家的點炮概率和點炮番數以及下叫概率分別為x1,y1,t1

定義上家的點炮概率和點炮番數以及下叫概率分別為x2,y2,t2

定義上家的點炮概率和點炮番數以及下叫概率分別為x3,y3,t3

則:b=0-(x1*t1*(y1/z)+ x2*t2*(y2/z)+ x2*t3*(y2/z))

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定義出牌為A

y1即為玩家胡A牌的番數。(1<=y1<=z)

X1與t1的計算法

1.?????? 如果上家無叫或者玩家已胡則x1=0;

2.?????? 如果A不是上家的叫牌,則x1=0

3.?????? 如果A是上家的叫牌,則x1=1

對家和下家計算法方式相同。

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4.1.3??????? 胡牌風險

胡牌風險

定義胡牌風險為:c

定義比賽封頂番數:z

定義叫牌分別為:???????? B1,B2…..Bn

定義叫牌自摸番數:? y1, y2,…yn

定義叫牌自摸的概率:x1, x2….xn

定義玩家吃炮的番數:m1,m2…mn

定義玩家吃炮的概率:n1, n2…nn

定義叫牌的風險概率:c1, c2…cn

?

則:c1=x1*(y1/z) +m1*(n1/z)

c=c1+c2…cn

y1與m1即胡牌的番數。

x1與n1的計算:

定義叫牌為B1牌,

定義對手中需要B1牌牌色的家數為k(0<=k<=3),

定義已胡牌家數:l(0<=l<=2)

定義已胡家數中需要A牌牌色的家數:p(0<=p<=l)

定義A牌剩余張數為j(0<=j<=4)(可以準備計算)

3.?????? 如果j=0? 則x1=0,n1=0;

4.?????? 如果j>0,? 則x1=(4-k)/4*(1/(4-p))*j, n1=((4-k)/4)*((3-p)/(4-p))*j

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其他計算法方式相同。

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4.????? 機器人策略和目標

從上述的麻將算法中,我們可以看出每次的選擇都會進行大量的計算。在真人麻將的過程中玩家并不需要進行很多大量的計算,應該玩家會有自己的策略和目標,

在擁有目標后很多因素是不用考慮的,這樣就減少我們相關計算量。所以給機器人引入目標和策略的概念是有必要的。引入目標和策略的方式非常多,下面簡單的介紹一種。

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首先將機器人狀態分為:無目標狀態,有目標狀態。

確定目標總類:大對子,清一色, 暗七對,青七對,只摸叫牌等。

無目標情況:按常規計算出牌。

有目標情況:根據目標進行不同的權值計算。

目標轉換操作和條件:確定目標,執行目標,更改目標,以及對應的條件。

這些操作需要依賴其他因素,如麻將比賽前期,中期,后期,當前是否聽牌等。

最后確定每個目標對應權值計算帶來的影響。

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例:

1.如果機器人確定了清一色,那么其他的花色牌就不用考慮了。

2.如果機器人下叫后權值很多決定不換叫,那么剩下的就只摸叫牌。

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策略和目標的引入不屬于麻將算法的一部分,但是屬于一個強大機器人的一部分。 所以這兩部分可以分開實現。即在麻將算法的基礎上加入目標和策略系統。

5.????? 機器人等級劃分

可以講機器人設置為1-10級,0級機器人直接出最后一張。

1級機器人:基礎權值

2級機器人:基礎權值+牌張數加成

3級機器人:基礎權值+牌張數加成+杠牌風險

4級機器人:基礎權值+牌張數加成+杠牌風險+炮牌風險

5級機器人:基礎權值+牌張數加成+杠牌風險+炮牌風險+胡牌風險

6級機器人:5級機器人+透視

7級機器人:5級機器人+透視+20%廢牌更換率

8級機器人:5級機器人+透視+20%廢牌更換率+20%叫牌獲取率

9級機器人:5級機器人+透視+40%廢牌更換率+20%叫牌獲取率

10級機器人:5級機器人+透視+40%廢牌更換率+20%叫牌獲取率+20%起手大牌獲取率

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說明:

1-5級不含服務器作弊

6-10級含服務器作弊

透視:即服務器讓機器人知道所有玩家牌。

廢牌更換率:即服務器按一定的概率更換玩家獲取的廢牌,即玩家缺的牌。

叫牌獲取率:即服務器按一定的概率給玩家之間發叫牌。

起手打牌獲取率:即服務器按一定概率起手發牌是給機器人大牌,如清一色,大對子等。

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轉載于:https://my.oschina.net/u/1024573/blog/647259

總結

以上是生活随笔為你收集整理的血战麻将算法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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