# 仿兵棋引擎-无限扩展架构-py

**Repository Path**: naturalcaduceus/ChessEngine

## Basic Information

- **Project Name**: 仿兵棋引擎-无限扩展架构-py
- **Description**: 简易兵棋引擎
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-08
- **Last Updated**: 2026-06-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python

## README


## 项目结构
``` 
core/
│── entity/
│     ├── hex_grid.py            # 六边形坐标、通视、邻居
│     ├── unit.py                # 单位定义
│     ├── game_core.py           # 兵棋逻辑：移动、攻击、胜负
-地形编辑器（算规则的一种）
│── env/
│     ├── hex_wargame_env.py     # Gym 环境封装
-物体编辑器
│── entity/
│     ├── hex_grid.py            # 六边形坐标、通视、邻居
-触发编辑器
│── rule/
│     ├── hex_grid.py            # 六边形坐标、通视、邻居
``` 

easyengine是另一个简化开发分支
类·兵棋系统，吸收兵棋的复杂性与RTS的实时性，同时极致简化内核又保留最重要的对抗要素。


核心——定义，规则，推演-cq20230927
-cq20260607
把RTS的一切归结为「实体」和「规则」两个原语，本质上是在做一种"游戏化的逻辑编程语言"。
实体是哑巴数据，规则是唯一会动的东西
需要定义的类型： 
【ER模型是 实体、属性、联系，这里是方便修改编辑的变种】
实体（兵力、物体）：包含的属性、行为，以及子实体。 
规则：真正判定的计算，其他的都是影响因素需要汇聚在这里。
联系（技能）：一个实体发出的对各个实体的属性修改、武器（攻击方式类别的特例）。 
-行为（触发）： 一个技能与规则的对照表，
-环境（地形等） ：归类于空间规则，有地图、想定、。
超级干预（裁决）：因果律级别的武器，类似于胜负判定，或者强制干预修改。

接口就是给智能体的行为空间。
分文件夹这么做：
entity/  实体
rule/    规则
ai/      智能体
logs/    日志
tools/    工具

env/     环境
skill/   技能


简化环境的设计与实现
兵考虑到原始兵棋环境具有状态空间大、奖励稀疏、决策链条长等特点，直接用于强化学习训练存在收敛困难的问题。为提高算法验证效率，本文构建了一个简化版对抗环境，用于强化学习阶段的策略训练与验证。
该环境保留了兵棋对抗的核心要素，包括多算子协同、局部可观测性以及夺控机制，同时对规则进行适度简化：
地图规模为 13×23 网格；
双方各控制3个算子，每个算子具有固定生命值；
每回合（因为模拟20帧算作一回合）可执行一次移动或攻击操作；
攻击具有一定范围与冷却时间；
存在战争迷雾机制，视野范围有限且队友共享；
地图中设置夺控点，持续占领可获得积分；
在固定回合数结束后，根据综合得分判定胜负。
通过该简化环境，强化学习模型可以在较低计算成本下快速学习基础策略，并验证“对手预测信息”对策略优化的影响。
该设计类似于课程学习（Curriculum Learning）思想，即先在简化环境中学习基础策略，再逐步迁移至复杂环境，从而提升整体训练效率与稳定性。