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中國象棋搜索算法的改進

發(fā)布時間:2017-10-17 13:18

  本文關(guān)鍵詞:中國象棋搜索算法的改進


  更多相關(guān)文章: 中國象棋 博弈算法 α-β搜索算法 評估函數(shù)


【摘要】:盡管目前五子棋,國際象棋,圍棋等博弈程序已經(jīng)取得了較大成功,但是中國象棋由于起步晚,復雜度高,仍然有許多技術(shù)難題未被解決。本文在對已有的中國象棋電腦博弈軟件作了分析和研究的基礎(chǔ)上,試圖作一些改進。由于博弈算法一般都是建立在α-β剪枝算法的基礎(chǔ)上,所以我們也采用了同樣的框架。不過,我們多增加了幾層搜索,并采用了內(nèi)部迭代和優(yōu)化。我們的方法不會影響搜索結(jié)果,但剪枝更多,所以效率有了明顯提高。另外,本文采用了多種啟發(fā)算法,如置換表啟發(fā)、靜態(tài)評價啟發(fā)、殺手啟發(fā)、歷史啟發(fā)等。我們根據(jù)它們的重要性不同定義不同的優(yōu)先級。這樣做的目的是為了進一步優(yōu)化走法順序,從而更好地優(yōu)化α-β剪枝策略。目前已有的博弈算法大多都采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來調(diào)整評估函數(shù),本文也采用同樣的策略,但加入了規(guī)格化、約束法、交手法等方法來進一步選擇合適的評估函數(shù)。這也是我們的技術(shù)要點。我們用這個軟件進行了人機對弈實驗。實驗結(jié)果表明,但很多情況下,電腦可以戰(zhàn)勝水平較高的象棋棋手,但不戰(zhàn)勝頂尖高手乃至大師級的棋手。
【關(guān)鍵詞】:中國象棋 博弈算法 α-β搜索算法 評估函數(shù)
【學位授予單位】:東華大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:G891.2;TP18
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第1章 緒論8-14
  • 1.1 研究背景8-10
  • 1.2 中國象棋博弈規(guī)則10-11
  • 1.3 計算機中國象棋研究現(xiàn)狀11
  • 1.4 關(guān)鍵技術(shù)11-12
  • 1.5 本文內(nèi)容安排12-14
  • 第2章 電腦象棋博弈算法14-22
  • 2.1 極大極小搜索15-16
  • 2.2 α-β算法16-17
  • 2.3 殺棋策略17-18
  • 2.4 區(qū)間啟發(fā)式18-19
  • 2.5 歷史啟發(fā)式19-20
  • 2.6 棋子估值20
  • 2.7 開局棋譜庫20-21
  • 2.8 本章小結(jié)21-22
  • 第3章 各種評估函數(shù)22-31
  • 3.1 走法生成順序評估22-23
  • 3.2 靜態(tài)評估23-28
  • 3.3 內(nèi)部迭代加深評估28-29
  • 3.4 調(diào)整評估函數(shù)29-30
  • 3.5 本章小結(jié)30-31
  • 第4章 中國象棋系統(tǒng)設(shè)計31-46
  • 4.1 程序的功能規(guī)劃31-33
  • 4.2 棋局的初始化33-34
  • 4.3 棋盤界面設(shè)計34-38
  • 4.4 局面表示38-40
  • 4.5 中國象棋的規(guī)則40
  • 4.6 人機對戰(zhàn)的實現(xiàn)40-41
  • 4.7 程序測試及分析41-45
  • 4.8 本章小結(jié)45-46
  • 第5章 實驗46-51
  • 5.1 實驗實例46-50
  • 5.2 與著名象棋軟件博弈的過程分析50
  • 5.3 本章小結(jié)50-51
  • 第6章 總結(jié)與展望51-52
  • 參考文獻52-55
  • 致謝55-56
  • 攻讀碩士期間成果56

【相似文獻】

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本文編號:1049058

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