Golang实现的Tabula西洋双陆棋引擎正式发布

恭喜tabula引擎的发布！这是一个非常实用的项目，让玩家能够在bgammon.org客户端离线进行西洋双陆棋游戏。从设计文档来看，采用加权单层分析是一个合理的起点，对于这类确定性游戏引擎来说，性能与复杂度的平衡很关键。

以下是一个简单的示例，展示如何用Go调用类似引擎进行决策的基本结构：

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
)

// 模拟棋盘状态
type BoardState struct {
    Points [24]int
    Bar    [2]int
    BorneOff [2]int
    Player int // 0: 玩家1, 1: 玩家2
}

// 模拟移动
type Move struct {
    From, To int
    Dice     int
}

// 模拟引擎评估函数
func evaluatePosition(state BoardState) float64 {
    // 这里实现加权评估逻辑
    // 例如：控制点数、棋子安全度等
    score := 0.0
    for i := 0; i < 24; i++ {
        if state.Points[i] > 0 {
            // 简单的位置权重
            score += float64(state.Points[i]) * positionWeight(i)
        }
    }
    return score
}

func positionWeight(point int) float64 {
    // 示例权重分布
    weights := []float64{0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6}
    if point < len(weights) {
        return weights[point]
    }
    return 0.05
}

// 生成可能移动
func generateMoves(state BoardState, dice []int) []Move {
    var moves []Move
    // 这里应实现完整的移动生成逻辑
    // 简化示例：
    for _, d := range dice {
        for from := 0; from < 24; from++ {
            if isValidMove(state, from, from+d) {
                moves = append(moves, Move{From: from, To: from + d, Dice: d})
            }
        }
    }
    return moves
}

func isValidMove(state BoardState, from, to int) bool {
    // 简化验证逻辑
    return to < 24 && state.Points[from] > 0
}

// 主决策函数
func makeMove(state BoardState, dice []int) Move {
    moves := generateMoves(state, dice)
    if len(moves) == 0 {
        return Move{}
    }

    // 加权评估每个移动
    bestScore := -1000.0
    bestMove := moves[0]
    
    for _, move := range moves {
        // 模拟执行移动
        newState := simulateMove(state, move)
        score := evaluatePosition(newState)
        
        if score > bestScore {
            bestScore = score
            bestMove = move
        }
    }
    
    return bestMove
}

func simulateMove(state BoardState, move Move) BoardState {
    // 创建新状态副本并应用移动
    newState := state
    newState.Points[move.From]--
    newState.Points[move.To]++
    return newState
}

func main() {
    rand.Seed(42)
    
    // 示例初始状态
    state := BoardState{
        Points: [24]int{
            2, 0, 0, 0, 0, -5, 0, -3, 0, 0, 0, 5,
            -5, 0, 0, 0, 3, 0, 5, 0, 0, 0, 0, -2,
        },
        Player: 0,
    }
    
    dice := []int{3, 5}
    move := makeMove(state, dice)
    
    fmt.Printf("建议移动: 从 %d 到 %d (骰子点数: %d)\n", 
        move.From, move.To, move.Dice)
}

这个示例展示了西洋双陆棋引擎的基本框架。实际tabula引擎的实现会更加复杂，包括完整的规则验证、双骰子处理、吃子逻辑和胜负判定。

加权单层分析在性能上有明显优势，对于需要快速响应的在线游戏很合适。随着引擎发展，可以考虑加入多層分析、开局库或机器学习优化评估函数。

项目文档清晰，直接集成到bgammon.org的设计让用户能够立即体验，这种即开即用的方式很实用。