1. 開局: 前兩步使用棋譜
   • 用Hash Function
2. 中局: Negamax, Alpha-Beta, Heuristic
   • 審局函數: 棋盤加權與行動力(幾個位置可下)的線性組合
3. 終局: 最後幾步用Negamax, Alpha-Beta做perfect search(算出實際的黑棋、白棋數量)

• 可調參數: 審局函數(棋盤權重、行動力)、perfect search 深度
  • 放在程式前幾行的位置，在那邊修改即可
• 程式開始時可選擇搜尋深度(終局深度是固定的、不能選)，還有選擇誰先下棋(玩家或電腦)

1. 把WZebra當對手(3~6層)
2. 我的程式大致上與WZebra走的路差不多，但幾次的誤差，累積幾來就差蠻多的了
3. 觀察發現WZebra應該也是把行動力看蠻重要的

1. 比如bit count可以加快速度: c语言:统计整数二进制表示中1的个数(汉明重量)
2. 程式整體架構有點亂，因為當初寫得有點急
3. 參數調整: 把開局中局及終局之間的參數可以分得更細，比如每10步換一個參數
4. 中局應該用MCTS
5. 棋譜(book)可以增加
6. 搜尋過的棋盤可以記錄下來，不用再搜一次

From Wikipedia

1. 遊戲的後期是關鍵位置的爭奪，而前期的布局，就是為搶占關鍵位置作準備。比如，若不想讓對方占據棋盤邊緣的有利位置，那麼自己就應避免在靠近邊緣的那一排落子。
2. C位、星位(不要下)
3. 初期佔據中心(控制中心)
4. 角不可能被翻走，同時角也可以保護其他棋子
5. 不要有牆: 形成牆的後果可以是棋步耗盡而被強迫棄角
6. 想辦法讓對手棄角
7. 讓對方可下步少(行動力低)
8. 我方有內部子，可以翻四面八方的對手(沒有內部子在戰略上是很糟的)
9. 盡量要吃最多子通常是不好的棋步，會築起許多牆，失去行動力
10. 下子在奇數空位的區域通常是好的，這樣最後一步會是我方下，可以翻對方棋
11. 完全安靜步: 完全不增加對手的行動力，通常是最好的棋步
12. 一個邊若未達6子則為危險邊

Others

1. 不比子數，比行動力
2. 對方行動力少->只能下星位，而你可以下角
3. 盡量讓自己被包圍->你行動力大

電腦對局導論課程的上課比賽大約20人中我拿到了第二名，與第一名對戰後詢問下得知，對方的heuristic是使用行動力、角位、不要下邊這幾點去審局。相較之下，我的審局太依靠行動力而捨棄了角、盤面等關鍵因素，這部分應該去改進。

1. 玩黑白棋有什么技巧？
2. Wikipedia: 黑白棋
3. weight reference
4. A World-Championship-Level Othello Program
5. 電腦對局導論:第六章