Minimax算法和机器学习技术已经研究了数十年，以在象棋和五子棋等游戏领域中达到理想的优化。 在这些领域中，几代人试图为修剪和评估功能的有效性优化代码。 因此，存在装备精良的算法来处理游戏场合中的各种复杂情况。 但是，作为传统的零和游戏，Connect-4与使用传统minimax算法的零和家族的其他成员相比，受到的关注较少。 近年来，基于研究结论，专业知识和游戏经验，创造了新一代启发式方法来解决此问题。 但是，本文主要介绍了一种自行开发的启发式方法，并结合研究和我们自己的经验证明了与网上可用的Connect-4系统版本相抗衡的结果。 尽管大多数以前的工作都集中在赢得算法和基于知识的方法上，但