通常，一个完整的程序麻将机智能算法分为两个主要部分
本文目录导读：
- 硬件层面（麻将机本身）：负责洗牌、码牌、发牌,通过RFID或图像识别来识别牌面。
- 软件层面（AI大脑）：接收硬件传来的牌面信息，做出决策（摸、打、吃、碰、杠、听、和）。
您问题中的“智能算法”显然更侧重于第二部分——AI如何做出智能决策,下面我们将从易到难解析其核心组件和原理。
核心算法框架
现代游戏AI（如AlphaGo）的成功范式也深刻影响了麻将AI的设计,其核心是以下技术的结合：
基于规则的系统 (Rule-Based System)
这是最基础的一层,确保了AI行为的合法性和基本合理性。
- 合法动作生成：根据当前回合（自家摸牌、他家打牌）和游戏状态，列出所有可能的合法操作（只能碰打出的牌，不能碰摸的牌；吃只能吃上家的牌）。
- 优先级规则：设置一些简单的专家规则。
- 必和规则：如果有人打出的牌能让自己和牌,AI必须选择和牌。
- 高优先级规则：有杠必杠（尤其是暗杠）,有碰且对子多为好形时可以考虑碰。
- 基础安全规则：在危险时期（如有人听牌），优先打现物（已经出现在场上的牌）或字牌。
评估函数 (Evaluation Function)
这是AI的“价值判断系统”，用于评估当前手牌的好坏以及未来可能的发展，设计一个好的评估函数是难点所在,它通常包括以下特征：
- 向听数 (Shanten Number)：最重要的指标，表示当前手牌距离听牌状态还差几步，AI的核心目标就是最小化向听数,向听数为0即已听牌。
- 手牌得分 (Expected Value)：估算手牌的和牌期望得分（点数），考虑符数、番数，优先做高番种（如清一色、混一色）。
- 进张数 (Number of Tiles to Improve)：计算有多少种牌能有效改善手牌（减少向听数或增加得分），进张种类越多,手牌流动性越好。
- 形状好坏：是否是容易改良的“好形”。
2,3,4,5万（两面进张）就比1,1,3万（卡张或对碰）的形状要好。 - 危险性：考虑打某张牌可能点炮的风险。
搜索算法 (Search Algorithm)
麻将是不完美信息游戏（有大量未知牌在牌墙和对手手中），无法像象棋一样进行完整的状态树搜索,但AI仍然可以在有限范围内进行搜索：
- 蒙特卡洛模拟 (Monte Carlo Simulation)：
- 假设未知牌：随机生成一个或多个可能的“世界状态”（即牌墙里剩余的牌和对手手牌的可能分布）。
- 模拟对局：在每个假设的世界中，模拟从当前状态直到和牌的后续进程，模拟中，对手可以采用简单的策略（如打现物、随机打牌）。
- 评估结果：统计在所有模拟对局中，不同决策（如打某张牌）带来的平均结果（和牌率、平均得分、放铳率）。
- 选择最优：选择平均结果最好的那个动作。
- 遗憾最小化算法 (Regret Minimization)：如CFR（Counterfactual Regret Minimization），是德州扑克AI的核心，也适用于麻将，它通过自我对弈来学习在不同信息集下采取不同动作的“遗憾值”，最终收敛到一个近似纳什均衡的策略，即无论对手怎么玩,都能表现稳定。
AI决策流程（以“打哪张牌”为例）
- 信息输入：AI知晓自家手牌、副露（吃碰杠出的牌）、所有玩家打出的牌、宝牌指示牌等信息。
- 生成候选动作：基于规则，生成所有可以打出的牌（刚摸完牌有14张，需要打出一张）。
- 评估候选动作：对于每一张候选打出的牌
X：- a) 模拟打出的后果：假设打出
X,手牌变为新状态。 - b) 评估新状态：计算新 hand 的向听数、进张数、期望得分。
- c) 评估风险：根据场上的信息（哪些牌是绝对安全的现物，哪些牌看起来危险），估算打出
X的点炮概率。 - d) 综合评分：将一个进攻分（向听数减少、得分增加）和一个防守分（风险低）结合起来，得到打出
X的综合评分。综合评分 = 进攻收益 - λ * 防守风险，是一个根据局势（是否危险期）动态调整的参数。
- a) 模拟打出的后果：假设打出
- 做出决策：选择综合评分最高的动作执行。
高级技巧与挑战
-
读牌 (Suji & Kabe) - 心理与概率的结合
- 筋线牌 (Suji)：对手很早打出中张牌
5万，他可能不需要2,8万（因为2,5,8是关联筋线），也可能非常需要4,6万（听坎张），AI会记录这些信息来推断对手不要什么牌,同时也要警惕对手的反其道而行之。 - 壁 (Kabe)：某种牌已经出现了3张，那么第4张就是绝对安全牌，出现了4张，那么所有需要这张牌的搭子都是死搭,AI会精确记录每张牌的出现数量。
- 筋线牌 (Suji)：对手很早打出中张牌
-
模式识别 (Pattern Recognition)
AI能够识别手牌正在走向哪种牌型（七对、一杯口、混一色），并主动向那个方向靠拢,以求更高的番数和得分。
-
策略风格调整
- 优秀的AI可以根据对手的风格（激进型、保守型）和比赛的阶段（开局、中局、尾局）以及自己的点数排名（自己是第一名还是最后一名）来动态调整策略λ。
- 领先时：采取更保守的策略（λ值变大），绝不点炮,保住胜利果实。
- 落后时：采取更激进的策略（λ值变小甚至为0），努力做大牌,争取逆袭。
实际应用与代表
- 开源项目：像
Tenhou（天凤）平台客户端就内置了强大的AI，其算法是商业机密,但学界和业界普遍认为它融合了上述所有高级技术。 - 研究领域：日本、中国的研究机构和企业（如微软、腾讯）都在持续研究麻将AI，微软开发的
Suphx（超级凤凰）在天凤平台达到了十段水平，其核心是使用了深度强化学习技术,通过大量自我对弈来学习超越人类直觉的高级策略。
程序麻将机的智能算法是一个多层系统：
| 层级 | 技术 | 作用 |
|---|---|---|
| 底层 | 规则引擎 | 确保动作合法，处理基本优先级 |
| 中层 | 评估函数 | 量化手牌价值（向听数、得分、进张） |
| 高层 | 搜索与模拟 (MCTS) | 推演未来局面，计算不同决策的长期收益和风险 |
| 全局 | 机器学习/强化学习 | 优化策略，学习人类专家的直觉和欺骗性打法 |
一个强大的麻将AI需要在高效的进攻、谨慎的防守和基于概率的推理之间找到完美的平衡,这正是其设计的挑战和魅力所在。
