2048 游戏AI实现，轻松达到8192
2048 游戏AI实现
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Expectimax AI：优化的游戏策略算法
架构
该 AI 使用 4 个 Web Worker，每个都是通过 Emscripten 从 C++ 编译的 WebAssembly 模块。这些 Worker 执行所有可能移动的 Expectimax 搜索，并选择得分最高的那个。并行搜索结合了 位板表示 和 查找表 等优化，使得它能够在极短的时间内进行深度搜索（默认深度为 7）。
性能基准
| 深度 | 游戏数 | 分数 | % 32768 | % 16384 | % 8192 | % 4096 | 时间 | 每秒移动数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 ply | 1000 | 216159 | 0.8 | 43 | 85.4 | 98.1 | 3s | 2343 |
| 5 ply | 300 | 283720 | 2 | 66.33 | 96 | 100 | 17s | 648 |
| 7 ply | 100 | 353368 | 12 | 85 | 98 | 100 | 87s | 158 |
主要特点
- 64 位位板表示
- 移动和评估的查找表
- 基于位置的 迭代加深
- 顶级并行性（仅限网页版本）
- 剪枝低概率节点
- 动态概率阈值
- 80MB 的转置表，使用 Zobrist 哈希（网页版本为 320MB）
启发式增强
启发式不仅增强了 AI 的强度，还简化了评估过程，从而显著提高了速度。新提出的启发式方法包括 平滑性（方便合并）和 漂浮瓦片（避免平坦局面）。然而，由于无法进行数学优化的权重调优，因此使用了来自先前 AI 实现的现有启发式。