本专栏的第十一篇文章介绍了经典的象棋游戏，具体内容可以参考以下帖子：

CS课程项目设计11：手把手实现经典的象棋游戏-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/150024831?spm=1001.2014.3001.5501随着人工智能的火热，AI人机对战的引入显得很有必要，本质上就是引入强化学习的概念了，这也是现在大模型领域比较关心的方向了。

因此，和本专栏第三个和第四个CS课程项目一样：CS课程项目设计3：支持AI人机对战的井字棋游戏-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/149432343?spm=1001.2014.3001.5501CS课程项目设计4：支持AI人机对战的五子棋游戏_csdn做一个ai五子棋对战游戏-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36431280/article/details/149432389?spm=1001.2014.3001.5501我们继续在现有象棋游戏基础上，增加一个简单的 AI 对手，实现人机对战功能。

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一、研究背景

随着人工智能技术的飞速发展，传统棋类游戏与 AI 结合成为研究热点。中国象棋作为中国传统棋类游戏，具有深厚的文化底蕴和复杂的策略性，其规则包括不同棋子的特定走法（如将 / 帅只能在九宫格内活动、马走 “日” 字且有马腿限制等），为 AI 算法研究提供了良好的试验平台。

当前，基于极大极小算法（Minimax）及 Alpha-Beta 剪枝等技术的博弈 AI 在棋类游戏中应用广泛。本项目旨在借助这些技术，实现一个支持人机对战的中国象棋游戏，让玩家能够与不同难度的 AI 进行对战，既保留传统游戏的趣味性，又能通过 AI 的策略性提升游戏的挑战性。

二、研究目的

1. 实现一个符合中国象棋规则的完整游戏系统，包括棋盘绘制、棋子移动规则判定、胜负判定等核心功能。
2. 开发具有不同难度级别的 AI 对手，通过调整搜索深度等参数，使 AI 的对战水平可适应不同层次的玩家。
3. 结合音效、交互界面等元素，提升游戏的用户体验，使玩家能够直观地进行操作和感受游戏进程。
4. 验证极大极小算法与 Alpha-Beta 剪枝在象棋博弈中的有效性，展示 AI 如何通过搜索可能的走法来做出决策。

三、技术方案

3.1 游戏界面与交互

使用 Pygame 库构建游戏窗口，实现棋盘、棋子的绘制，以及鼠标点击等交互操作的响应。通过颜色区分红黑双方棋子，清晰显示棋子名称（如 “帅”“将”“车” 等）。

3.2 规则引擎

编写棋子移动规则判定函数，根据不同棋子类型（将 / 帅、士 / 仕、象 / 相、马、车、炮、兵 / 卒）的特点，判断移动是否合法，包括位置限制、移动路径障碍检查等。

3.3 AI 决策系统

基于极大极小算法结合 Alpha-Beta 剪枝实现 AI 决策。AI 通过评估棋盘状态（考虑棋子价值、将军情况等），搜索不同深度的走法，选择对自身最有利的走法。设置简单、中级、困难三个难度级别，对应不同的搜索深度（1、2、3 层）。

AI 算法实现：

• 使用极大极小算法（Minimax）配合 Alpha-Beta 剪枝进行决策
• 搜索深度设为 2 层，平衡了 AI 强度和计算速度
• 评估函数考虑了棋子价值和将军状态

AI行为特点：

• AI 控制黑方，玩家控制红方
• AI 会优先吃子、保护将牌并尝试将军
• 思考过程中会有短暂延迟，提升用户体验

其中，极大极小算法（Minimax）的核心代码如下所示：

# 极大极小算法带Alpha-Beta剪枝
def minimax(board, depth, alpha, beta, is_maximizing):
    if depth == 0 or is_game_over(board):
        return evaluate_board(board)

    if is_maximizing:  # 玩家回合（红方）- 最小化AI分数
        min_score = float('inf')

        # 生成所有可能的走法
        for from_row in range(10):
            for from_col in range(BOARD_SIZE):
                piece = board[from_row][from_col]
                if piece < 8 and piece != EMPTY:  # 玩家控制红方
                    for to_row in range(10):
                        for to_col in range(BOARD_SIZE):
                            if is_valid_move(board, from_row, from_col, to_row, to_col, True) and \
                                    is_move_safe(board, from_row, from_col, to_row, to_col, True):
                                # 模拟走法
                                original_piece = board[to_row][to_col]
                                board[to_row][to_col] = board[from_row][from_col]
                                board[from_row][from_col] = EMPTY

                                # 递归评估
                                score = minimax(board, depth - 1, alpha, beta, False)
                                min_score = min(min_score, score)

                                # 恢复棋盘
                                board[from_row][from_col] = board[to_row][to_col]
                                board[to_row][to_col] = original_piece

                                # Beta剪枝
                                beta = min(beta, score)
                                if beta <= alpha:
                                    return min_score
        return min_score
    else:  # AI回合（黑方）- 最大化分数
        max_score = -float('inf')

        # 生成所有可能的走法
        for from_row in range(10):
            for from_col in range(BOARD_SIZE):
                piece = board[from_row][from_col]
                if piece >= 8:  # AI控制黑方
                    for to_row in range(10):
                        for to_col in range(BOARD_SIZE):
                            if is_valid_move(board, from_row, from_col, to_row, to_col, False) and \
                                    is_move_safe(board, from_row, from_col, to_row, to_col, False):
                                # 模拟走法
                                original_piece = board[to_row][to_col]
                                board[to_row][to_col] = board[from_row][from_col]
                                board[from_row][from_col] = EMPTY

                                # 递归评估
                                score = minimax(board, depth - 1, alpha, beta, True)
                                max_score = max(max_score, score)

                                # 恢复棋盘
                                board[from_row][from_col] = board[to_row][to_col]
                                board[to_row][to_col] = original_piece

                                # Alpha剪枝
                                alpha = max(alpha, score)
                                if beta <= alpha:
                                    return max_score
        return max_score

AI对手移动棋子的可视化界面如下图所示：

3.4 辅助功能

实现悔棋、游戏模式切换（人机对战 / 双人对战）、难度调整等功能，提升游戏的灵活性和可玩性。同时添加音效增强游戏体验。

其中，悔棋功能的可视化界面如下图所示：

游戏模式切换的可视化界面如下图所示：

难度调整的可视化界面如下图所示：

四、实现流程

4.1 初始化

初始化 Pygame 及混音器，设置中文字体以确保正常显示，定义游戏常量（窗口大小、棋盘尺寸、颜色等），加载音效文件。

4.2 棋盘与棋子初始化

创建初始棋盘状态，按照中国象棋规则摆放红黑双方棋子。

4.3 游戏主循环

• 事件处理：响应鼠标点击事件，处理棋子选择、移动、按钮点击（悔棋、切换模式、调整难度等）。
• 绘制功能：在每次循环中绘制棋盘、棋子、右侧信息面板（显示当前回合、游戏模式、难度等）。
• 玩家回合：玩家通过鼠标选择并移动棋子，系统检查移动的合法性，合法则执行移动并切换回合，同时记录历史状态用于悔棋。
• AI 回合（人机模式下）：AI 通过ai_find_best_move函数搜索最佳走法，该函数调用minimax函数（带 Alpha-Beta 剪枝）评估走法，确定最佳移动后执行并切换回合。
• 胜负判定：每次移动后检查是否有一方的将 / 帅被吃掉，若是则游戏结束，显示结算页面。

其中，ai_find_best_move函数的代码实现如下所示：

# AI搜索最佳走法（简单的极大极小算法）
def ai_find_best_move(board, difficulty):
    # 根据难度设置搜索深度
    depth = difficulty + 1  # 简单:1, 中级:2, 困难:3

    best_score = -float('inf')
    best_move = None
    moves = []

    # 生成所有可能的走法
    for from_row in range(10):
        for from_col in range(BOARD_SIZE):
            piece = board[from_row][from_col]
            if piece >= 8:  # AI控制黑方
                for to_row in range(10):
                    for to_col in range(BOARD_SIZE):
                        if is_valid_move(board, from_row, from_col, to_row, to_col, False) and \
                                is_move_safe(board, from_row, from_col, to_row, to_col, False):
                            moves.append((from_row, from_col, to_row, to_col))

    # 如果没有找到有效走法，返回None
    if not moves:
        return None

    # 为了增加多样性，先打乱走法顺序
    random.shuffle(moves)

    # 评估每一种走法
    for move in moves:
        from_row, from_col, to_row, to_col = move

        # 模拟走法
        original_piece = board[to_row][to_col]
        board[to_row][to_col] = board[from_row][from_col]
        board[from_row][from_col] = EMPTY

        # 递归评估
        score = -minimax(board, depth - 1, -float('inf'), float('inf'), True)

        # 恢复棋盘
        board[from_row][from_col] = board[to_row][to_col]
        board[to_row][to_col] = original_piece

        # 更新最佳走法
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_move = move

    return best_move

4.4 结算页面

游戏结束后显示获胜方信息，提供重新开始、切换模式等选项，可视化界面如下图所示：

五、总结

本项目成功实现了一个支持 AI 人机对战的中国象棋游戏，完整涵盖了中国象棋的核心规则和游戏流程。通过 Pygame 库构建了友好的可视化界面，使玩家能够直观地进行游戏操作。

AI 决策系统采用极大极小算法结合 Alpha-Beta 剪枝，通过调整搜索深度实现了不同难度级别，能够模拟不同水平的对手。悔棋、模式切换等辅助功能进一步提升了游戏的可玩性。

该代码不仅是一个功能完整的游戏，也展示了人工智能在博弈领域的应用原理，为理解棋类 AI 的决策过程提供了实际案例。后续可考虑优化 AI 的评估函数、增加更深的搜索深度或引入机器学习算法，进一步提升 AI 的智能水平。

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最后上传个该项目的简要演示视频，供大家了解。