Kunstig Intelligens til Brætspillet Taiji - Danmarks Tekniske Universitet

132 Bilag A
93 i f ( rowEnd >= tModel . noRows ) {
94 i f ( rowEnd − rowStart == 2 && t [1]== t [ 3 ] )
95 rowStart = tModel . noRows−3; // 4x3
96 e l s e
97 rowStart = tModel . noRows−4; // 4x4
98 rowEnd = tModel . noRows−1;
99 }
100 }
101
102 // s a e t t e r soegedybden
103 p u b l i c void setSearchDepth ( i n t d ) {
104 searchD = d ;
105 }
106
107 // c h e c k e r om der a l l e r e d e e r e t saadant b r a e t . Returnerer
c o r d i n a t e r n e f o r den node , h v i s der e r .
108 p r i v a t e i n t [ ] c h e c k B o a r d I n d i v i d u a l i t y ( i n t [ ] [ ] b , i n t d ) {
109 i n t [ ] p = new i n t [ 3 ] ;
110 i n t h = tModel . tHash . hashFunction3 ( b ) ;
111 p [0]= d ;
112 p [1]= h ;
113 p[2]= −1;
114 f o r ( i n t i = 0 ; i = searchD | | ! tModel . movesLeftN ( n ) ) {
128 n . a = tModel . fMap . c a l D i f ( n . nodeBoard , tModel . noCols ,
tModel . noRows ) ;
129 r e t u r n ( n . a ) ;
130 }
131 e l s e {
132 i f ( ex == 1) {
133 i f ( n . a >= beta )
134 r e t u r n ( n . a ) ;
135 }
136 n . a = −tModel . maxScore ;
137 i n t [ ] [ ] b = n . nodeBoard ;
138 i n t d = n . d ;
139 f o r ( i n t c=c o l S t a r t ; c