评估函数：怎么判断局势

局面评估函数回答的是一个搜索答不上来的问题：棋局还没结束，现在谁占优？alpha-beta 剪枝负责决定读哪些变化，评估函数负责给读到的局面定价。如果你读过浏览器里的搜索是怎么跑的，这就是同一个程序的另一半。

搜索为什么必须停在半路

15 路棋盘有 225 个交叉点，完整博弈树的规模远超一个浏览器标签页能走完的量。搜索只能切在一个固定深度上，而那个深度的局面几乎从来不是胜负已分的状态，它是一盘有三四个方向同时在铺的乱局。必须有东西把这份乱局压成一个数字。

这个东西就是评估函数。它只看一条变化的终点局面，不看这条线是怎么走过来的，所以它必须便宜。一个耗时 1 毫秒的函数，在 500 毫秒预算里能被调用几十万次；耗时 10 毫秒的只能调用五万次，搜索反而变浅。这里的速度不是优化项，它直接决定引擎能想多深。

棋形打分：一份能照抄的评分表

评估函数不看局面「好不好看」，它数棋形。下面这组分值是我们五子棋引擎内部量级的简化版，单位不重要，相对大小才重要。

• 活四（两端皆空）：100000。防不住，直接按胜处理。
• 活三（三子同线，两端皆空）：10000。再走一步就是活四。
• 眠三（一端被堵）：1000。仍是威胁，但对方来得及应。
• 活二（两端皆空）：100。原材料，单独存在几乎没价值。
• 眠二（一端被堵）：10。
• 交叉点：把两条线同时计分，分数通常在这里跳一档，这也是双威胁比单威胁贵得多的原因。
• 对手的棋形用同一套分值扣掉；开局阶段防守的权重会比进攻略高一点。

一个能写出来的五子棋评估函数

真正跑着的五子棋评估函数是「扫描棋形 + 求和」两件事。扫描沿四个方向（横、竖、两条斜线）滑过每一个长度为五的窗口，把窗口里的黑白子分布归类成上面那些棋形；求和把归类结果按权重加起来，再减去对手的。最后加上一个先手补偿，因为轮到谁走本身就值一点分。

写成一行就是：分数 = 我方棋形加权和 − 对方棋形加权和 + 先手补偿。它不预测未来，也不理解意图，只是把当前这盘棋上能看到的东西称一遍重量。听起来朴素，但配上足够深的搜索，它已经能在 500 毫秒内下出很难缠的棋。

启发式评分什么时候会骗人

启发式游戏评分有三个固定的失效点，知道它们比知道分值更有用。

• 地平线效应：引擎把一个输棋推到搜索深度之外，看起来暂时安全。它会选择慢输而不是立刻输，分数在深度边缘是最好看的，过了那条线就崩。
• 重复计数：一颗同时属于两条线的子会被数两次。紧凑的棋团因此比散开的棋团得分高，多数时候这个偏差是对的，但被对手从外侧封住时它就错了。
• 读不出意图：一个只有在对手漏看时才成立的棋形，会被打满分。评估函数默认对手看得见一切，也默认自己看得见一切，两边都不真。

怎么用局面分析，又不全信它

500 毫秒跑出来的局面分析是第二意见，不是判决。最有用的用法是拿它验证一个你已经有的感觉：你觉得这手不行，看分数是不是也掉了；如果分数和你相反，先找出是哪条线被算进去了，再决定听谁的。

• 先下你本来想下的那手，再看分数怎么变。反过来做，你会变成在抄答案。
• 盯住分数跳变的那一手，而不是盯着最终数字。跳变说明某个棋形成立了。
• 每局只复盘一到两个转折。全盘看分数，你什么也记不住。

FAQ

引擎不会告诉你为什么输，它只会告诉你数字是从哪一手开始转向的。把这个数字和你自己的判断对上，靠的是对局量：打开在线对战，不用注册，看着分数随棋形跳动。基础规则在玩法页，搜索那一半写在浏览器里的引擎里。

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