1.评估函数的优化：设计一个更准确的评估函数，以评估当前局面的优劣。这个评估函数可以考虑棋子的位置、数量、价值以及棋盘的控制情况等因素。通过优化评估函数，AI可以更好地评估局势，从而做出更合理的决策。
2.搜索算法的改进：使用更高效的搜索算法来寻找最佳的下一步落子。常见的搜索算法包括Alpha-Beta剪枝、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等。通过改进搜索算法，可以提高AI的搜索深度和效率，从而找到更优的解决方案。
3.开局库的建立：建立开局库，预先存储一些开局的最佳着法和变化，以提高AI在开局阶段的表现。通过学习和积累经验，AI可以更快地找到最佳着法，从而在开局阶段占据优势。
4.学习算法的应用：尝试应用机器学习算法来优化AI的决策策略。可以使用强化学习算法，如Q学习、深度强化学习等，让AI通过与自身对局来不断学习和改进。通过机器学习，AI可以逐步优化其战斗策略，适应不同的对手和局势。
5.优化代码实现：在C语言编码方面，确保代码的实现效率高，避免不必要的计算和内存开销。优化代码结构和算法实现，提高AI的运行速度和性能。
