PyTorch/ELF项目中的围棋游戏规则实现解析

概述

本文将深入解析PyTorch/ELF项目中围棋游戏规则的C++实现细节。ELF是一个强化学习框架，其围棋游戏模块提供了完整的规则实现和状态管理功能，为AI训练提供了坚实的基础设施。

基础数据结构

棋盘表示

在board.h文件中定义了围棋的基本数据类型和坐标操作：

typedef unsigned short Coord;  // 坐标类型
typedef unsigned char Stone;   // 棋子类型

// 棋子信息结构体
struct Info {
    Stone color;  // 棋子颜色
    int id;       // 所属组ID
    int next;     // 链表指针
    bool last_placed; // 最后放置标记
};

// 棋子组结构体
struct Group {
    Stone color;  // 组颜色
    // 其他组属性...
};

这些基础数据结构为围棋棋盘的状态表示提供了底层支持。

核心功能实现

棋盘操作函数

项目实现了完整的围棋规则逻辑，包括但不限于以下功能：

1. 基本规则检查：

   bool isInvalidMove();      // 无效手检测
   bool isSimpleKoViolation(); // 打劫违规检测
   bool isSelfAtari();        // 自提检测
   

2. 游戏状态判断：

   bool isGameEnd();          // 判断游戏是否结束
   float getTrompTaylorScore(); // 计算Tromp-Taylor规则得分
   

3. 走子逻辑：

   bool TryPlay(const board, x, y);  // 尝试落子
   FindAllValidMoves();             // 查找所有合法走法
   

这些函数共同构成了围棋规则的核心逻辑，确保AI训练过程中的走子符合围棋规则。

状态管理类

GoState类

GoState类封装了棋盘状态和相关操作：

class GoState {
public:
    bool forward(Coord c);  // 执行走子
    bool checkMove();      // 检查走子合法性
    void reset();          // 重置游戏状态
    Board board();         // 获取当前棋盘
    int getPly();          // 获取当前手数
    bool terminated();     // 判断游戏是否终止
    Stone nextPlayer();    // 获取下一手玩家
    bool check_superko();  // 检查超级劫
    
private:
    Board _board;                   // 当前棋盘状态
    deque<BoardHistory> _history;   // 历史记录
};

这个类维护了游戏的全状态，包括当前棋盘和历史记录，是规则实现的核心。

GoStateExt扩展类

GoStateExt在基础状态上增加了在线对弈所需的功能：

class GoStateExt {
public:
    void dumpSgf();                 // 输出SGF格式棋谱
    void setRequest();              // 设置请求
    void setFinalValue();           // 设置最终价值
    void addMCTSPolicy();           // 添加MCTS策略
    void addPredictedValue();       // 添加预测值
    bool shouldResign();            // 判断是否应该认输
    
private:
    GoState _state;                 // 基础状态
    set<int> using_models_;         // 使用的模型
    float _last_value;             // 最后价值
    GameOptions _options;          // 游戏选项
    vector<CoordRecord> _mcts_policies; // MCTS策略记录
    vector<float> _predicted_values;   // 预测值记录
};

这个扩展类特别适合用于在线对弈场景，支持了AI对弈所需的各种功能。

棋盘特征处理

BoardFeature类

BoardFeature类负责处理棋盘的特征提取和变换：

class BoardFeature {
public:
    enum Rot {};  // 旋转枚举
    
    // 应用随机对称变换（用于自对弈数据增强）
    static BoardFeature RandomShuffle();
    
    // 坐标与动作间的转换（考虑变换）
    Coord coord2Action();
    void action2Coord();
    
    // 特征提取方法
    void extract();      // 基础特征提取
    void extractAGZ();   // AlphaGo Zero风格特征提取
    
private:
    void setD4Group();   // 设置D4对称群
    void Transform();    // 变换方法
    void InvTransform(); // 逆变换
};

这个类特别重要，它实现了：

1. 数据增强：通过随机旋转/镜像增加训练数据多样性
2. 特征提取：将棋盘状态转换为适合神经网络处理的格式
3. 坐标转换：处理不同对称变换下的动作映射

实现特点分析

1. 高效性：使用紧凑的数据结构（如unsigned short表示坐标）确保高性能
2. 完整性：实现了从基础规则到高级功能（如超级劫检测）的完整围棋逻辑
3. 可扩展性：通过继承和组合设计，方便功能扩展
4. AI友好：特别设计了特征提取和变换功能，便于机器学习模型使用

总结

PyTorch/ELF项目中的围棋实现提供了一个完整、高效且AI友好的围棋规则引擎。从基础的数据结构设计到高级的状态管理，再到专门为机器学习优化的特征处理，这套实现为围棋AI的训练和对弈提供了坚实的基础设施。理解这些实现细节对于在该框架上开发围棋AI或进行相关研究具有重要意义。