背景 前不久用ES6完成了基本的俄罗斯方块游戏

背景

前不久用ES6完成了基本的俄罗斯方块游戏，今天已经完成了一个初步的智能算法，可以自动玩俄罗斯方块了，让自己的想法朝实现更近了一步。

效果图

第一次运行，消除了1398行，窃喜！

function evaluate(t){ let ct = t.y; //调试越大越好 for(let i = 0; i < 4; i++){ //查看每个小方块的四个邻居的情况 for(let j = 0; j < 4; j++){ if(t.data[i][j]){ if(t.canSee(t.x +i, t.y + j + 1)) //下方是空洞 ct -= 5; for(let k=0; k<4; k++){ switch(k){ case 0: ct += t.canSee(t.x + i + 1, t.y + j) ? 0 : 1; //右 break; case 1: ct += t.canSee(t.x + i - 1, t.y + j) ? 0 : 1; //左 break; case 2: ct += t.canSee(t.x + i, t.y + j + 1) ? 0 : 1; //下 break; case 3: ct += t.canSee(t.x + i, t.y + j - 1) ? 0 : 1; //上 break; } } } } } return ct; } 源代码： git clone https://git.oschina.net/zhoutk/Tetris.git 或者： git clone https://github.com/zhoutk/Tetris 小结

开启了我的智能算法学习之路，这还只是一个最简单的自动程序，都谈不上任何智能，但对我来说是一个新方向的开始，加油！

用定时器驱动游戏 function autoPlayClick(){ isAutoPlay = document.getElementById('autoPlay').checked; if(isAutoPlay){ clearInterval(interval) interval = setInterval( autoTick, 1 ); //自动算法入口 }else{ clearInterval(interval) interval = setInterval( tick, TICKVAL ); //自动下落入口 } document.getElementById('speedShow').focus(); } 变量定义

模拟手动操作，一个方块分三步走：旋转、左或右移、下落到底。

以上就是这篇文章的全部内容了，希望大家能够喜欢。

程序结构

主要关注智能算法，结构简单化，全部放在了index.js中。

《用electron制作俄罗斯方块游戏》后续文章，智能程序玩俄罗斯方块游戏。

const MOVEOPS = ['moveLeft','moveRight'] //左、右移动定义 var opList = [], bestEva; //待操作队列 class Opration{ //操作细节 constructor(op,num){ this.op = op; //操作方法 this.num = num; //操作次数 } } class Evaluation{ //局面评估函数结果定义 constructor(r,x,eva){ this.r = r; //旋转次数 this.x = x; //方块水平位置 this.eva = eva; //评估结果 } } 智能算法调度 function autoTick(){ if(opList.length == 0){ //上个方块已经处理完毕 getStrategy(); //策略算法，生成下一个方块的操作方法策略序列 }else{ let op = opList.shift(); //取操作方法 for(let i=0; i<op.num; i++){ //执行既定策略 tetris[op.op](); if(op.op == 'moveDown') //是下落操作，取下一块方块 generateNext(); } } } 策略算法

这是算法核心，确定每一块方块的操作方法。

function getStrategy(){ let max = 0; //存最优评估值 tetris.erase(); let tmp = new Tetris(tetris.shape,tetris.ctx,tetris.x,tetris.y,'rgb(1,1,1,1)','rgb(111,111,111)') //生成用于测试的方块 for(let i = 0; i < 4; i++){ //让测试方块与真实方块保持一致，因为我的每一个方块生成时都进行了随机次数的旋转 for(let j = 0; j < 4; j++){ tmp.data[i][j] = tetris.data[i][j]; } } for(let r = 0; r < 4; r++){ //每个方块，旋转四次，分别进行局面评估 tmp.erase(); tmp.x = tetris.x; tmp.y = tetris.y; if(r > 0) tmp.rotate(); while(tmp.moveLeft()); //从最左测试到右 while(tmp.moveDown()); //下落到底 while(rightOver(tmp)){ //到右结束这一形态的评估 let score = evaluate(tmp); //局面评估 if(score > max){ //保存最优结果 max = score; bestEva = new Evaluation(r,tmp.x,max) } if(!tmp.moveRight()){ //右移失败 if(!tmp.moveUp()){ //上移，绕过障碍 max = 1000; //上移失败，说明填补了空洞，方块就放这 bestEva = new Evaluation(r,tmp.x,max) break; } }else{ while(tmp.moveDown()); //右移成功后下落到底 } } let score = evaluate(tmp); //最后一个位置 if(score > max){ max = score; bestEva = new Evaluation(r,tmp.x,max) } } tmp.erase(); // console.log(max) opList.push(new Opration('rotate',bestEva.r)); //旋转操作 let moveAct = bestEva.x - tetris.x > 0 ? 1 : 0; //水平位置差转化成左或右移操作 let actNum = Math.abs(bestEva.x - tetris.x) opList.push(new Opration(MOVEOPS[moveAct],actNum)); //左或右移操作 opList.push(new Opration('moveDown',1)); //下落操作 } 评估函数

现在只做了几个基本参数评估，有待优化。更深入的做法是加入机器学习算法，进行自主反馈学习。