❶ 四子棋的AI演算法求助，懸賞500一分不少
我寫過五子棋程序，也思考過棋類程序的演算法，希望能給樓主參考
雙方對弈棋類演算法，其基本思想就是人工智慧中關於 最小-最大問題 的 alpha-beta 剪枝，樓主可搜索一下，這個隨便一本人工智慧書里都有講。
下面就是具體程序中該如何實現其思想
一般都要先有一個招法生成器，用於給出當前局面下所有可走的行棋可能。對四子棋來說就相當簡單了，只要看一下每一列，只要未滿即可。
然後要有一個局面評估函數，大體評價下雙方局勢的分數。此函數盡量簡單能反映優劣即可，因為後面的 alpha-beta 演算法要大量調用此函數
最後實現 alpha-beta 的演算法，採用迭代加深的廣度優先搜索能有效剪枝。(剪枝效率取決於前面的局面評估函數，如果評估函數能非常准確的估值，那麼將會大大減小搜索范圍，但復雜的評估函數又會增加開銷，這是一個兩難的抉擇)
不過對於四子棋由於非常簡單，樓主也可以嘗試僅用簡單的廣度優先搜索。按每個局面 7 列只有 7 種走法來算，5步深的全搜索也只有 1 萬多種情況。對一般人來說5步深也足夠強了。不滿意的話再考慮上面的正統演算法。
然後是一點小技巧，關於棋盤的存儲和運算，盡量採用位棋盤和位運算來完成，多利用位運算的並行性來提高效率
這里畢竟字數有限，如果還想更深入了解的話推薦來這里看看：http://www.elephantbase.net/computer.htm
一個相當好的棋類演算法網站
雖然是講象棋的，但基本思路都一樣，絕對能學到很多東西。