中国象棋计算机博弈
“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎基本数据结构与模块设计说明
中国象棋对弈系统计算机专业
中国象棋对弈系统摘要人机博弈是人工智能研究的经典课题之一。
凭借设计优良的算法和计算机的快速运算能力，计算机可以在人机对弈中表现出相当高的“智能”。
中国象棋是我们中华民族文化传统的一部分，有着悠久的历史，并拥有着广泛的群众基础。
象棋程序主要由人工智能和界面设计组成。
人工智能体现计算机的下棋思路，既计算机如何进行思考并以最佳走法完成下一步，先由相应的搜索算法进行搜索，并对各种可能的走法进行估值，从中选择胜利面最大的一步。
界面部分主要便于用户通过以前的下棋步骤，更好地调整下棋思路，着法显示使用户能够清楚地知道下棋过程，更准确地把握整个局面。
本文在概述计算机博弈，特别是中国象棋软件概况的基础上，分析了现有中国象棋博弈软件实现方法中存在的问题，设计了棋盘、棋子和评价函数的表示方法，在博弈理论的基础上采用递归方法实现了α-β剪枝搜索，应用VC和MFC设计并实现了博弈界面。
实现了一个具有一定棋力的中国象棋人机对弈程序。
关键词：人机博弈中国象棋博弈树VCABSTRACTMan-machine Game is a classic topic in Artificial Intelligence. Relying on fine-designed algorithms and the fast operation ability, computers can display high "intelligence" in playing chess. The Chinese chess is our Chinese nation culture tradition part, which has the glorious history and is having the widespread mass base.The Chinese chess procedure is mainly composed of the artificial intelligence and the contact surface design.The artificial intelligence mainly manifests the mentality of the computer which plays chess.In other words, the computer how to carry on the ponder and completes the next step by the best move. First it carries on the corresponding searching algorithm, and selects the best move to win. Surface is used to adjust well the mentality of playing chess.Demonstrating can make users know clearly the process of playing chess, in order to grasp the entire aspect accurately.In this thesis, we first present a survey of the state of the art in Computer Game, especially Computer XiangQi software. Then aiming at addressing the existing problems in XiangQi software, we design a concise framework for XiangQi chessboard representation, static evaluation function and human-computer interface. Futher, we implement the interface and the XiangQi game program MyChess in VC++ and MFC. It is fair for beginner and we implement the man-maching playing chess with cerain chess strengh.Key words：Man-machine gambling XiangQi game tree VC一引言从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。
中国象棋人机博弈系统的研究与实现
第二章基础技术介绍增加气氛。
棋盘上贴图和显示棋子的过程如下：１．得到当前绘图的ＤＣ句柄，并保存当前绘图环境到内存ＤＣ中。
２．载入棋盘图片，并在主界面的客户区绘画出来。
３．遍历棋子数组，根据数组中的数据，把相应位置的棋子绘出来。
４．更新内存ＤＣ到绘图ＤＣ中，这样就可以把棋盘和棋子显示出来了。
贴棋子时，棋子不能贴在鼠标点击的位置，而应该贴在最近棋盘交叉点上。
所以，需要判定用户要下的棋子落在哪一个交叉点。
假设棋盘格子的边长为Ｓ，棋盘左上角的交点为Ａ，坐标为（Ｘａ，艺）。
用户点击的点为Ｂ，其坐标为（五，Ｋ），那么，Ｂ点的相对横坐标就是兰￡兰｝！丝，相对纵坐标就是．）—Ｙ。
—－Ｙ＿ｏ＋＿Ｓ／２，这样就知道该往棋盘上的哪个交叉点贴棋子了。
如下图所示：Ａ图２－４显示器坐标与棋盘坐标表示图在上图中，左上角Ａ点的坐标是（Ｏ，０），Ｂ点的棋盘坐标很明显是（１，１）。
另外中国象棋程序要有悔棋功能，所以，需要一个栈，来保存历史下棋记录。
然后要悔棋时，根据历史下棋记录，还原棋盘上的棋子的位置，然后重绘棋盘。
２．２中国象棋介绍所谓无规矩不成方圆，所以在研究中国象棋前，有必要先了解下中国象棋。
中国象棋即军际象棋，具有悠久的历史。
象棋在周代建朝（公元前１１世纪）前后产生于中国南部的氏族地区。
唐代，象棋在中国发生了很大的变化，有了一些变革，已有“将、马、车、卒”４个兵种，棋盘和国际象棋一样，由黑白相间１０的６４个方格组成。
后来又参照我国的围棋，把６４个方格变为９０个点。
宋代，中国象棋基本定型，除了因火药的发明增加了“炮’’之外，还增加了“士＂、“象”。
到了明代，可能为了下棋和记忆的方便，才将一方面的“将”改为“帅”，和现代中国象棋一样了。
中国象棋是中国一种流传十分广泛的游戏。
下棋双方根据自己对棋局形式的理解和对棋艺规律的掌握，调动车马，组织兵力，协调作战在棋盘一一这块特定的战场上进行着象征性的军事战斗。
以下一些名词是中国象棋的一些棋盘与棋子的说明【８】：ｌ、棋盘棋子活动的场所，叫做”棋盘”，在长方形的平面上，绘有九条平行的竖线和十条平行的横线相交组成，共九十个交叉点，棋子就摆在这些交叉点上。
中国象棋人机对弈
中国象棋人机对弈[摘要]文章主要是研究中国象棋的人机对弈，包括象棋的界面和引擎部分。
界面主要是方便人与电脑进行交互的可视化界面。
界面包括棋盘区、菜单项和功能按钮区。
主要实现棋子的移动、悔棋、记录棋谱、难度选择等选项功能。
引擎部分主要包括，棋子棋盘的表示即数据结构，走法的生成，局面优劣的评估即评估函数，搜索算法及其优化和改进。
界面的设计是采用MFC的框架来实现界面部分，MFC是微软公司提供的一个类库，以C++类的形式封装了Windows的API，并且包含一个应用程序框架，以减少应用程序开发人员的工作量，其中包含大量的Windows句柄封装类和很多Windows控件和组件的封装类。
象棋对弈其实是一种博弈。
双人对弈，轮流走步；信息完备，双方得到的信息都是一样的；零和，即对一方有利的棋，对另一方肯定是不利的，不存在对双方均有利或无利的棋。
如果轮到自己落子的时候，一定会选择使局面分数最高的着法，如果轮到对手落子，他一定会选择使你得分最低的局面。
这就是我们经常听到的极大极小值搜索，而对局面进行估分的函数就是评估函数。
[主题词]博弈树；极大极小值搜索；alpha-beta剪枝；评估函数Chinese chess computer gameNetwork Engineering[Abstract]This paper mainly explores the Chinese chess computer game,it includes user interface and game engine.UI is a visual interface which helps human to communicate with computer.UI includes the board area,the menu and commonly used buttons.Its functions include pieces move,undoing,saving game record,choosing level and so on.The game engine mainly includes the form of pieces and board,that is data structure,move generaion,evaluation function,search algorithm.The UI is implemented through MFC.MFC is a class library provided by Microsoft.It encapsulates a Windows API in the form of c++ class,and includes a application framework,and reduces the workload of programmers.Chinese chess is a zero-sum game.Two people play,take turns to move piece;Information is the same to the both sides.There is no favorable or bad situation for both parties.If it is your turn,you will choose the favorable situation,in the same way,the opponent will choose the bad situation for you.This thought is called minimax algorithm,the function for estimating is called evaluation function.[Key Words]Game Tree;Minimax Search;Alpha-Beta Pruning;Evaluation Function目录1.综述 (1)1.1选题的意义 (1)1.2国内外研究现状概述 (1)1.3主要研究内容 (2)2.数据结构 (4)2.1棋盘的表示 (4)2.2棋子的表示 (5)3.棋子的走法 (7)4.评估函数 (8)5.搜索算法 (10)5.1极大极小值搜索算法 (10)5.2 alpha-beta剪枝算法 (12)5.3 alpha-beta剪枝算法的改进 (13)6.界面的实现 (15)6.1棋盘区 (15)6.2菜单项的设计 (16)6.3常用按钮的设计 (17)7.开局库 (18)8.系统的实现 (19)9.总结 (26)参考文献 (27)声明 (28)致谢 (29)1.综述1.1选题的意义中国象棋在中国拥有悠久的历史，这个游戏需要两个人进行对弈。
中国象棋计算机博弈关键技术分析
“思考”, 思考速度每秒 200 步. 到了 60 年代中期, 科学家德里 夫斯依然断言, 计算机将无 法击败一位年仅 10 岁的棋手.
1973 年, CHESS4. 0 被 B. Slat e and Atkin 开发出 来, 成 为未来 程序的 基础. 1979 年, 国际 象棋软 件 4. 9 达到 专家级 水平.
表 1 几种棋类的空间复杂度及树的复杂度对比
棋类
Che ss Chin es e chess Sh ogi Go
空间复杂度
50 52 71 160
树的复杂度
123 150 226 400
面对 如此富于挑 战性的局 面, 东北 大学人工 智能与机 器 人研 究所从 2003 年便开始 了中国象棋 计算机博 弈课题的 研 究. 在认真借鉴国际象棋开发成果的基础上, 突破 了系列关键 技术, 开发出 具有相当 棋力的博弈 软件系统, 并在 2004 年 成 立了“棋天大圣”代表 队, 准 备在中 象机器博 弈领域 开创新 的 局面. 本文便是针对系列关键技术的总结和归纳. 接下来的各 节分别论述了过程建模、状态表示、着法生成、棋局评估、博弈 树搜 索、开局 库建立、残局库开 发、系 统测试与参 数优化等 核 心技术要点, 最后提出了当前研究的难点.
摘 要: 机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一. 国际象棋的计算机博弈已 经有了很长的历史, 并且经历 了一场波澜壮阔的“搏杀”, “深蓝”计算机的胜利也给人类留下了难以忘怀的记忆. 中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象 棋, 不仅涉足学者太少, 而且参考 资料不多. 在 国际象棋成熟技术 的基础上, 结 合在中国象棋机器 博弈方面的多年实 践, 总结出 一套过程 建模、状态 表示、着法生 成、棋局评 估、博弈树 搜索、开局库 与残局库开发、系统测试与参数 优化等核心技术要 点, 最后 提出了当前研究的热点与方向. 关 键 词: 人工智能; 中国象棋计算机博弈; 机器博弈过程建模; 着法生成; 评估函数; 博弈树搜索 中图分类号: T P 391 文献标识码: A 文 章 编 号: 1000-1220( 2006) 06-0961- 09
中国象棋计算机博弈开局库研究与设计
Abstract :The opening2boo k is a necessary assistant met ho d for imp roving t he game performance and avoi2 ding expensive search and evaluatio n f unctio ns , and so me tactic mistakes in t he beginning period. In t his paper , so me relative technologies abo ut opening2boo k in Chinese co mp uter chess game system are dis2 cussed. Fir st , t he met hod of auto matically creating an opening2boo k are int ro duced. Then , t he design and implementatio n of statistical opening2boo k is discussed in detail s. At last , t he idea of designing t he desired opening2boo k and t he necessit y of evaluatio n system to opening2boo k are p ut forward. Keywords :Cmp uter Cchess game ;opening2boo k ; statistical opening2boo k ;desired opening2boo k
开局库在开局阶段为中后局节省了大量时间. 并且着法与人类棋手类似 ,前 4 回合过后形成了“明 车 、活马 、好炮位”的优势黑方不能像人类棋手一 样全面考虑局面 ,所走着法在开局库中找不到 ,这也 是红方过早脱谱的原因.
计算机中国象棋博弈中的二次估值方法及其优化研究
计算机中国象棋博弈中的二次估值方法及其优化研究计算机中国象棋博弈中的二次估值方法及其优化研究在中国象棋博弈中，计算机程序的发展已经取得了巨大的进步。
其中，估值方法是计算机在博弈中进行决策的关键因素之一。
在这篇文章中，我们将深入探讨计算机中国象棋博弈中的二次估值方法及其优化研究。
1. 二次估值方法的理论基础二次估值方法是一种基于动态规划思想的计算机博弈算法。
其基本思路是通过对博弈树的递归搜索，建立一个二次估值函数，从而更准确地评估当前局面的优劣。
在这个过程中，计算机会考虑到对手的反应，并进一步优化自己的行动策略。
2. 优化研究的必要性传统的估值方法在面对复杂局面时存在着精度不足的问题，因此需要对现有的二次估值方法进行优化研究。
优化研究的目标是提高估值函数的准确性和计算效率，从而使计算机能够更好地应对不同的棋局情况。
3. 二次估值方法的优化策略在优化研究中，可以通过以下几个方面对二次估值方法进行改进：- 引入更加精确的棋局特征参数，如棋子位置、局面控制度等，以提高估值函数的准确性；- 采用更有效的搜索剪枝算法，以减少搜索空间，提高计算效率；- 结合深度学习等人工智能技术，构建更复杂、更准确的估值函数。
4. 个人观点和理解在我看来，二次估值方法的优化研究是计算机中国象棋博弈中的关键问题。
通过不断地改进估值方法，我们可以使计算机在博弈中表现得更加智能和灵活，更贴近人类的思考方式。
总结与回顾通过本文的探讨，我们了解了计算机中国象棋博弈中的二次估值方法及其优化研究。
在不断优化估值方法的过程中，我们可以期待计算机在博弈中表现出更加精准和高效的决策能力。
这将对计算机博弈算法的发展和应用产生深远的影响。
至此，我们对计算机中国象棋博弈中的二次估值方法及其优化研究有了更深入的了解。
这将为我们在该领域的研究和应用提供重要的指导和借鉴。
一、更加精确的棋局特征参数在二次估值方法中，引入更加精确的棋局特征参数是非常重要的。
这包括棋子的位置、局面的控制度等，通过这些参数可以更准确地评估当前局势的优劣。
浪潮杯”首届中国计算机博弈锦标赛竞赛规则
浪潮杯”首届中国计算机博弈锦标赛竞赛规则竞赛规则一、“浪潮杯”首届中国计算机博弈锦标赛竞赛规则1. 参赛软件必须具有自主知识产权，如果发生争议，裁判长有权查看源代码。
2. 每队至少出一人操作象棋程序，如需组委会代为操作，需缴纳人民币200元/天。
3. 参赛队伍自己携带机器，如需组委会提供机器，请提前联系。
关于机器的配置与费用正在协商中。
4. 参赛队伍必须参加赛前会议，以便共同磋商比赛相关事宜。
会上将进行分组抽签，并将宣布比赛重要事项。
5. 比赛分预赛与决赛，都采用双循环制，即两队之间都进行两局分先的比赛。
6. 积分办法为每局胜者得2分、输者得0分、平局双方各得１分。
7. 参赛双方各有30分钟时间，包干计时，超时判负。
8. 决赛阶段为了分出名次，如双方积分相等，按双方胜负关系排定名次；如果两盘战平，需加赛15分钟包干快棋（两盘），直至分出胜负。
9. 比赛采用亚洲棋规。
10. 比赛过程中不得修改程序或更换运行软件。
11. 比赛时，双方电脑屏幕的摆放必须利于对方操作员方便地看到，可以使用真实棋盘。
12. 比赛过程中欲修正操作失误，须征得裁判长同意。
13. 参赛双方在比赛中须保存对局记录，并于赛后及时提交。
14. 比赛时的任何争议，须服从裁判长裁决。
二、“浪潮杯”柳大华—网络棋手盲棋表演赛竞赛规则1. 参赛选手必须参加赛前会议，以便熟知比赛相关事宜。
会上将进行分组，赛前培训，并将宣布比赛重要事项。
选手需服从组委会分组办法。
2. 比赛采用轮流赛制。
五组选手依次轮流与背对棋盘的大师对弈。
在限定时间内，组员内部可以讨论，但每位选手需轮流执子落盘且此步走棋选手拥有最终决定权。
比赛一局定胜负。
3. 比赛期间选手之间讨论控制音量，禁止大声喧哗。
4. 积分办法为每局胜者得2分、平局得１分、输者得0分。
5. 每组每步走棋需在60秒内完成，超时禁止走棋。
2小时之内未决出胜负，双方平局。
6. 比赛采用亚洲棋规。
7. 比赛时的任何争议，须服从裁判长裁决。
中国象棋博弈算法研究
本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：中国象棋博弈算法研究******学院：软件学院系：软件工程专业：软件工程年级：2004级学号：********指导教师：史亮职称：副教授2008年6月5日摘要计算机博弈是人工智能研究的一个重要分支，被专家门称为人工智能界的果蝇，意思是说人类对计算机博弈的研究衍生了大量的研究成果，这些成果在人工智能领域产生了重要影响。
国际象棋计算机博弈研究已经有了五十多年的历史，IBM公司在1997年开发出了超级计算机“深蓝”战胜了当时世界国际象棋大师卡斯帕罗夫，标志其水平已达到国际象棋世界冠军水平。
而中国象棋的历史更为悠久，虽然中国象棋计算机博弈研究起步晚于国际象棋，但起点高，国际象棋计算机博弈研究的成果为我们提供了很多的借鉴技术。
近年来随着研究的不断深入，中国象棋计算机博弈越来越成为继国际象棋后计算机博弈研究的热点之一。
本文在对目前主流的计算机博弈技术进行全面的综述后，对构成计算机博弈系统的四个组成部分进行了优化和改进，特别是针对静态估值算法不能应对局势变化的固有缺点，提出了动态局势再评估算法。
在此之上实现了一个中国象棋计算机博弈系统，论文主要研究了以下3方面的问题：第一、对计算机博弈系统的四个组成部分及基础技术进行了研究，包括数据结构，着法生成，搜索算法，估值算法。
第二、研究了建立在Alpha-Beta搜索算法基础之上的各种优化技术。
主要讨论了窗口探测，静寂搜索，历史启发，深层迭代，Null Move5个方面的优化方法，并根据实验结果结合置换表技术提出了具体的组合方案。
第三、论文针对目前广泛使用的静态估值算法不能应对局势变化的固有缺点，提出了动态局势再评估算法。
通过引入“局势因子”，使得估值算法根据当前局面形势做出攻防策略。
关键词：人工智能；中国象棋；博弈算法；动态局势再评估；局势因子AbstractComputer game is an important branch of artificial intelligence research. It is described as a fruit fly of the artificial intelligence by experts. That’s to say human’s research to the computer game has achieved massive research results. These achievements have played an important influence on a more widespread domain. Throug overseas researchers’ exploration of chess gambling system for more than 50 years, IBM Corporation developed super computer ”DarkBlue” in1997，and has defeated world chess master Ksparov; while the Chinese chess history is more glorious. The research of Chinese chess computer game is later than the research of chess computer game, but it based on the computer g ame’s research results. With the deeper study of research, Chinese chess computer game becomes one of the most active parts of computer game research area recently.After summarizing related researches on Chinese chess computer game. Some key problems are studied and discussed in this dissertation. Based on above work，an integrated Chinese chess computer game system are designed and developed. The whole work mainly focuses on the following three aspects:1. Introduce the key component parts of a Chinese chess computer game system which involve date structure, generate legal moves, search algorithms and evaluate algorithms.2. Make a study on the optimization of search algorithm based on the Alpha-Beta algorithm which included Principal Variation Search, quiescence search, history heuristic, interative deepening, null-move pruning and so on.3. This paper provides an algorithm called “dynamic situation evaluate algorithm” which avoids the drawback of static evaluate. As the introduction of “decision factor”, computer can make decisions by situation.Key words: artificial intelligence; Chinese chess; game algorithm; dynamic situation evaluate algorithm; decision factor目录第一章绪论 (8)1.1 选题背景和研究意义 (8)1.2 中国象棋计算机博弈的发展历程 (8)1.3 国内外研究现状 (10)1.4 本文的主要工作和论文结构 (11)第二章背景知识 (13)2.1 数据结构 (13)2.1.1 棋盘表示 (13)2.1.2 置换表 (14)2.2 着法生成 (15)2.3 搜索算法 (16)2.3.1 博弈树的基本概念 (16)2.3.2极大极小算法 (17)2.3.3 负极大值法 (19)2.3.4 Alpha-Beta搜索算法 (20)2.4 估值算法 (22)2.5 本章小结 (23)第三章搜索算法的优化 (24)3.1 窗口探测 (24)3.1.1渴望搜索 (24)3.1.2 极小窗口算法 (25)3.2 静寂搜索 (26)3.3 历史启发 (26)3.4 深层迭代 (27)3.5 Null Move (29)3.6 内存优化 (29)3.7 本章小结 (30)第四章动态局势再评估算法 (31)4.1 静态评估算法详述 (31)4.1.1 对子力和攻击性的评估 (31)4.1.2 对棋子位置附加值的评估 (31)4.1.3 对灵活性的评估 (32)4.1.4 对棋子的协调性和保护性的评估 (32)4.1.5 静态估值函数 (33)4.2 静态估值函数的缺陷 (33)4.3 局势因子及动态局势再评估函数 (33)4.4 动态局势再评估算法的步骤 (36)4.5 本章小结 (36)第五章中国象棋计算机博弈系统——出棋制胜的设计与实现 (38)5.1 系统设计 (38)5.1.1中国象棋通用引擎协议层(UCCI) (38)5.1.2 “出棋制胜”软件系统结构图 (39)5.2 详细设计 (39)5.2.1 棋盘棋子表示 (39)5.2.2 着法生成 (40)5.2.3 搜索算法 (43)5.2.4 评估算法 (45)5.2.5 置换表 (45)5.3 实验结果和相关问题的讨论 (46)5.4 本章小结 (47)第六章总结 (48)致谢 (49)参考文献 (50)ContentsChapter 1 Introduction (8)1.1 Research Topics’ Background and Significance (8)1.2 Chinese Chess Computer Game’s Developing Process (8)1.3 The Status Quo at Home and Abroad (10)1.4 The Main Work and Structure of this thesis (11)Chapter 2 Background Knowledge (13)2.1 Date Structure (13)2.1.1 Chess Board Expression (13)2.1.2 Transposing Table (14)2.2 Moves Generation (15)2.3 Search Algorithms (16)2.3.1 game tree’s concept (16)2.3.2 Minimax Algorithm (17)2.3.3 Negamax Algorithm (19)2.3.4 Alpha-Beta Algorithm (20)2.4 Evaluate Algorithm (22)2.5 Chapter Summary (23)Chapter 3 The Optimization of Search Algorithm (24)3.1 Window Detection (24)3.1.1 Eager Search (24)3.1.2 Principal Variation Search (25)3.2 Quiescence Search (26)3.3 History Heuristic (26)3.4 Interative Deepening (27)3.5 Null Move (29)3.6 Memory Optimization (29)3.7 Chapter Summary (30)Chaper 4 Dynamic Situation Evaluate Algorithm (31)4.1 Static Evaluate Algorithm (31)4.1.1 The Evaluation of The C hessman’s Value (31)4.1.2 The Evaluation of The C hessman’s Position (31)4.1.3 The Evaluation of The C hessman’s Movability (32)4.1.4 The Evaluation of The C hessman’s Compatibility (32)4.1.5 Static Evaluate Method (33)4.2 Static Evaluate Method’s Disadvantage (33)4.3 Decision Factor and Dynamic Situation Evaluate Algorithm (33)4.4 The Steps of Dynamic Situation Evaluate Algorithm (36)4.5 Chapter Summary (36)Chaper 5 Chinese Chess Computer Game System (38)5.1 System Design (38)5.1.1 Universal Chinese Chess Protocol (UCCI) (38)5.1.2 The Structure of The System (39)5.2 Detailed Design (39)5.2.1 Chess Board Expression (39)5.2.2 Moves Generation (40)5.2.3 Search Algorithms (43)5.2.4 Evaluate Algorithm (45)5.2.5 Transposing Table (45)5.3 The Experimental Results and Discuss Related Issues (46)5.4 Chapter Summary (47)Chapter 6 Summary (48)Acknowledgement (49)References (50)第一章绪论1.1 选题背景和研究意义计算机博弈是人工智能研究的一个重要分支，被专家门称为人工智能界的果蝇，意思是说人类对计算机博弈的研究衍生了大量的研究成果，这些成果在人工智能领域产生了重要影响。
中国象棋计算机博弈关键技术研究的开题报告
中国象棋计算机博弈关键技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着计算机技术的发展，计算机博弈已经成为了一种热门的研究领域。
作为计算机博弈中的代表性问题之一，中国象棋的计算机博弈研究一直备受关注。
中国象棋是一种复杂的棋类游戏，对于人类来说已经相当困难，更何况是对于计算机。
因此，中国象棋的计算机博弈仍然面临着一系列的挑战和难题。
本课题旨在通过对中国象棋计算机博弈的关键技术进行研究，探索一些新的解决方案和算法，为计算机博弈的研究和发展作出一定的贡献。
这不仅有利于中国象棋计算机博弈技术的提高，也有利于计算机博弈技术的发展，促进智能化产业的升级。
二、研究内容和方法1. 中国象棋的博弈策略研究。
中国象棋有着非常复杂的博弈策略，这些策略的研究对于制定计算机博弈的策略非常有帮助。
本次研究将综合考虑多个因素，如当前状态、历史状态和对手行为等，来分析和制定博弈策略。
2. 中国象棋的搜索算法研究。
搜索算法是计算机博弈中非常重要的一环，通过搜索算法能够快速找到最佳解决方案。
本次研究将探索一些新的搜索算法，以提升计算机博弈的效率。
3. 蒙特卡罗树搜索算法研究。
蒙特卡罗树搜索算法是一种新兴的计算机博弈算法，它能够有效缓解搜索算法中的路径问题。
本次研究将重点研究如何应用蒙特卡罗树搜索算法到中国象棋计算机博弈中。
4. 博弈评估函数研究。
评估函数是计算机博弈中衡量每个局面优劣的方法之一。
本次研究将设计和实现一个更加精准的博弈评估函数，以提高计算机博弈的性能。
5. 深度学习在中国象棋计算机博弈中的应用研究。
深度学习是近年来最受关注的技术之一。
本次研究将探索深度学习在中国象棋计算机博弈中的应用，通过训练神经网络来提升计算机博弈的性能。
三、预期成果1. 提高中国象棋计算机博弈的性能，实现更加智能化的计算机博弈系统。
2. 探索一些新的解决方案和算法，在计算机博弈技术领域做出一定的贡献。
3. 在蒙特卡罗树搜索算法、深度学习等关键技术领域有一定的突破和发展。
中国象棋计算机博弈系统评估函数的自适应遗传算法实现
收稿日期:2005202201基金项目:国家自然科学基金资助项目(60475036);教育部博士点基金资助项目(20040145012)・作者简介:王 骄(1978-),男,辽宁沈阳人,东北大学博士研究生;徐心和(1940-),男,辽宁沈阳人,东北大学教授,博士生导师・第26卷第10期2005年10月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University (Natural Science )Vol 126,No.10Oct.2005文章编号:100523026(2005)1020949204中国象棋计算机博弈系统评估函数的自适应遗传算法实现王 骄,王 涛,罗艳红,徐心和(东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110004)摘 要:使用自适应遗传算法解决中国象棋计算机博弈问题・将博弈问题分解为搜索引擎、走法生成、评估函数和开局库四大模块,然后将自适应遗传算法引入到评估函数中,通过锦标赛算法对评估函数中的参数组合进行自动调整和优化・设计并开发了基于上述方法的离线自学习系统,实验结果证明提高了程序的棋力・关 键 词:中国象棋计算机博弈;博弈树;评估函数;锦标赛算法;自适应遗传算法中图分类号:TP 181 文献标识码:A在过去的半个世纪里,世界各地的学者花费了大量的心血对于计算机博弈包括奥赛罗、checker 、国际象棋进行研究・这是因为计算机博弈是人工智能的一块试金石,各种搜索算法、模式识别及智能方法在计算机博弈中都可以得到广泛的应用・在长时间的研究中,涌现出大量令人震惊的成果,1997年“深蓝”战胜卡斯帕罗夫的比赛就在全世界范围内引发了震动・在以上的三种棋类中,计算机的水平都已经达到了世界冠军的水平・近年来,中国象棋计算机博弈也逐渐引起众多学者的关注,这是因为中国象棋是世界上历史最为悠久的棋类,而且它的空间复杂性和树的复杂性都要高于以上的三种棋类[1]・1 中国象棋计算机博弈问题描述中国象棋计算机博弈可以分解为4个主要部分[2]:搜索引擎、走法生成模块、评估函数和开局库・几乎所有的棋类问题,都可以用博弈树来描述・博弈树[3]是把计算机和用户所有可能走法和局面罗列出来的一颗树・红黑双方交替地按合理走法把树展开,树的每一个节点都表示某一个特定局面・根节点表示的是当前需要计算的局面,中间节点表示的是对弈过程中的某一个局面,叶子节点是树的最底端,表示可以推导的局面・叶子节点和根节点之间的最大距离,称为搜索深度・整个博弈树描述的是从当前局面出发,包含所有可能的对弈过程的搜索树・中国象棋计算机博弈问题也就转化为寻求最佳路径的问题・对于树中的每一个节点来说,红黑双方都会从子节点中选择最有利于自己的分枝・因为博弈树中值的传递是由下至上的,这就要求对叶子节点表示的局面必须有一个极为准确的打分・对于局面最为准确的估计莫过于已经分出胜负的情况,即建立在叶子节点分出胜负的完全博弈树・中国象棋的完全博弈树大概有10144个节点,建立这个博弈树已经远远超出了当代计算机的处理能力・惟一的解决方法就是让博弈树扩展到计算机运算可以接受的深度,然后对没有分出胜负的叶子节点给出一个最为准确的打分,表示此局面下取得胜利的可能性・Value =ComputerValue -UserValue如果Value 为正数,说明局面对电脑有利,为负则对用户有利・Value 这个打分是由评估函数计算得到的・而按照中国象棋的走法规则生成合理走法将树展开,是走法生成模块的功能・搜索引擎则是尽可能缩小树的规模,避免一切冗余的计算・开局库是独立于博弈树之外的模块[4],开局库存储了大量的专家棋谱,如果根节点的局面在开局库可以查询到,则提取开局库的对应走法而不必展开树・可以避免在开局时由于搜索深度的不足而带来战略上的失误・评估函数是模式识别和智能算法应用最为广泛的领域・不管多么复杂的评估函数,都可以表示为一个多项式・评估函数一般来说必须包括5个方面的要素[1],分别是固定子力值、棋子位置值、棋子灵活度值、威胁与保护值、动态调整值・每一方面的值又是由许多参数值构成的,例如固定子力值就包括7类棋子的值・即使最简单的评估函数也有20多个参数,将这些值线性地组合在一起得到最终的评估值,通常依赖于编程者的棋类知识,这就带来很大的局限性,通过手动调整很难达到全局最优・为了解决这个参数优化的问题,本文在中国象棋计算机博弈领域引入了遗传算法・通过离线自学习训练得到最佳参数组合・2 基于自适应遗传算法的象棋评估函数有学者已经把遗传算法引入了评估函数[5],试图学习棋子之间内部的动态联系,但效果不是很理想・本文仅仅用遗传算法做参数优化,并且为了加强遗传算法的局部搜索能力,在进化过程中采用了自适应遗传算法・2.1 遗传算法遗传算法(G enetic Algorithm,G A)是近些年发展起来的一种崭新的全局优化算法,由Holland 教授首次提出[6]・它借用了生物遗传学的观点,通过选择、遗传、变异等作用机制,实现个体适应性的提高,体现了自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程・遗传算法吸引了大批的研究者,迅速推广到优化、搜索、机器学习等方面・传统的爬山法[7]是通过对参数小范围的试探来寻求最优解,并且受初始采样值取值范围和单方向搜索的限制,很容易陷入局部最优・模拟退火是一种基于蒙特卡罗迭代求解的启发式随机搜索算法,它试图通过模拟高温物体退火过程的方法,寻找优化问题的全局最优解或近似全局最优解・它可以避开局部最优点,但是致命的缺点是速度太慢,运行时间太长・遗传算法同时使用多组搜索信息,具有很好的全局搜索能力,将重点集中在性能较高的地方,具有很快的搜索速度;而且遗传算法的鲁棒性也明显优于前两种算法,最有可能在象棋中取得成功・2.2 适应度函数的计算锦标赛算法众所周知,遗传算法在进化搜索中基本不需要外部信息,仅以适应度函数(fitness function)为依据,利用种群中每个个体的适应度函数来进行搜索・一般而言,适应度函数是由目标函数变换而成的・但是象棋的评估比较复杂,很难像一般优化问题那样找到真实准确的目标函数,因此本文设计了一个专门用于棋类优化问题的适应度函数计算方法锦标赛算法・首先,要对自己开发的计算机博弈软件进行拓展,拓展后的程序包含了两个评估函数,但是搜索引擎、走法生成都是共用的・两个评估函数通过读取不同的参数组进行比赛,决出胜负・这样,就可以通过竞赛来确定下棋双方的适应度:在相同适应度的初始状态下,赢了对适应度进行加运算(奖赏),输了对适应度进行减运算(惩罚),和了则不操作・这样就解决了适应度函数不好确定的问题,实现了通过适应度函数来决定个体的优劣程度,体现了自然进化中的优胜劣汰原则・遗传算法处理的对象主要是个体[8],个体包括一组染色体串,每一个染色体对应于评估函数中的一个参数值・将染色体串解码到评估函数中即可求得评估值・染色体则是一个基因数组,基因的长短决定编码的精度・至于染色体串的编码方式,本文选用的是通用的二进制编码方式,由于对解的精度要求不高,其编码和解码都可以快速简单地实现,而且二进制编码进行交叉变异操作时也比其他编码更加简捷方便・2.3 加快优化进程的相关举措(1)由于加入开局库,会使比赛时间变得很长;但如果没有开局库,对下棋过程的质量又会有很大影响,不能真正反映个体的好坏・所以本文对初始的比赛环境做了改动,初始状态是由包括许多红黑局面相当的中局数组构成,在进化了规定数量的代数以后,会自动修改比赛环境・(2)由于计算机之间的比赛中经常遇到死循环,所以本文也对循环加入了一些规则进行判断,避免了这种情况的出现・(3)由于象棋中的胜负是依据将或帅的存在与否进行判断,所以将和帅的值默认为无穷大,并不参与进化・以上这些做法都有利于提高比赛的精彩程度,更快地选出真正优秀的个体,加快进化的速度・2.4 遗传操作过程(1)锦标赛选择059东北大学学报(自然科学版) 第26卷遗传算法可采用的选择方法很多,有轮盘赌选择法、局部选择法、截断选择法和锦标赛选择法,本文采用了锦标赛选择法和精英选择策略[9]・每两个个体之间进行先后手互换的两场比赛,取出适应度最高的一些精英作为下一代的父个体・锦标赛模式的缺点在于速度过慢・为了加快速度,本文对于标准锦标赛做了改进・将包含m个个体的种群随机分成n组,在组内进行锦标赛训练,每个组的冠军为筛选出的最佳,对n个冠军做交叉和变异操作产生m-n个新个体,填满并形成一个新种群・做了这样的优化后,以包含60个个体的种群为例,在保证优胜劣汰原则的基础上,可以节省约75%的时间・(2)均匀交叉交叉方法很多,有单点交叉、多点交叉、顺序交叉、循环交叉等等,为了使交叉在便于操作的同时更加广义化,本文选用了均匀交叉,参数之间的间隔点作为潜在的交叉点・均匀交叉根据交叉率p c随机地产生与参数个数等长的0-1掩码,掩码中的片断表明了哪个父个体向子个体提供变量值・通过这个掩码和选择的父个体一起确定了子个体・(3)变异变异是指以等于变异率p m的概率改变一个或几个基因,对于二进制串来说,就是根据变异率实现基因的0-1翻转・变异是一种局部随机搜索,与选择/交叉算子结合在一起,保证了遗传算法的有效性,使遗传算法具有局部的随机搜索能力・同时使得遗传算法保持种群的多样性,以防止出现非成熟收敛・2.5 自适应遗传算法在整个遗传算法实现的过程中,交叉率p c和变异率p m的选择是影响遗传算法行为和性能的关键所在,直接影响算法的收敛性・p c越大,新个体产生的速度就越快,然而p c过大时遗传模式被破坏的可能性也越大,使得具有高适应度的个体结构很快就会被破坏;但是如果p c过小,会使搜索过程缓慢,以至停滞不前・对于变异率p m,如果p m过小,就不易产生新的个体结构;如果p m取值过大,那么遗传算法就变成了纯粹的随机搜索算法・但是,目前还没有通用的能够一次性确定p c和p m的方法・针对不同的优化问题,需要反复通过实验来确定p c和p m,这是一件非常繁琐的工作・为此,本文引进了自适应遗传算法[10] (Adaptive G A,A G A),p c和p m能够随着适应度自动改变・p c和p m的计算公式如下:p c=p c1-(p c1-p c2)(f′-f avg)f max-f avg,f′≥f avg;p c1,f′<f avg・p m=p m1-(p m1-p m2)(f max-f)f max-f avg,f′≥f max;p m1,f′<f max・式中,p c1=019,p c2=016,pm1=011,p m2= 01001・f max为群体中最大的适应度值;f avg为每代群体的平均适应度值;f′为要交叉的两个个体中较大的适应度值;f为要变异个体的适应度值・这种自适应的p c和p m能够提供相对某个解的最佳p c和p m,在保持群体多样性的同时,保证了遗传算法的收敛性・3 实验结果为了测试进化的效果,设计了一个测试实验,实验是由100代、200代、300代、400代、500代、600代的冠军和两个随机选手组成一个小组,进行循环赛,每两个对手之间都要进行互换先后手的两场比赛・胜者积分加1,负者减1・最后的积分如图1所示・图1 比赛结果Fig.1 Game re sults如图1所示,得分随着代数的增加单调增加,而参加比赛的随机选手基本没有取胜的机会・在进化到600代时,本文给出了一部分训练的结果,此时的固定子力值如表1所示・表1 训练结果Table1 Training re sults车马炮士象兵98943944222621055可以看到,固定子力值的大小排列顺序符合人的经验,车的值略大于马和炮的和,马和炮的值都约等于象和士的和,这都是象棋高手默认的规律・用600代的参数组和完全用经验设定的参数159第10期 王 骄等:中国象棋计算机博弈系统评估函数的自适应遗传算法实现组的程序进行了比赛,结果600代的胜率明显占优・4 结 论在中国象棋的评估函数中,引入了自适应遗传算法优化参数组合,它加强了传统遗传算法的局部搜索能力,避免了传统的爬山法容易陷入局部最优的缺点,而且不像模拟退火那样收敛过慢・它同时维护一组参数,既可以继承已有参数中的优良内容,又可以避免因局部振荡而失败,并且具有很好的收敛速度・当程序拥有进化参数的评估函数时棋力明显提高,每当加入了一些新参数,丰富了棋子之间联系的奖励和惩罚时,都可以用自适应遗传算法进行优化,而不是传统上的手工调整,可以最大限度发挥评估函数的作用・这也为开发出高水平的计算机博弈程序打下了坚实的基础・参考文献:[1]Y en S J,Chen J C,Y ang T puter Chinese chess[J].ICGA Journal,2004,(3):3-18.[2]王小春・PC游戏编程[M]・重庆:重庆大学出版社,2002.1-27・(Wang X C.PC game program mi ng[M].Chongqing:Chongqing University Press,2002.1-27.)[3]Marsland T puter chess and search[D].Edmonton:University of Alberta,1991.[4]Hsu S C,Tsao K M.Design and implementation of anopening game knowledge2base system for computer Chinesechess[R].Bulletin of the College of Engineering,N T U,1991,(53):75-86.[5]Lorenz D,Markovitch S.Derivative evaluation functionlearning using genetic operators[A].Proceedi ngs of theA A A I Fall Sy m posi um on Games:Plani ng and Learni ng[C].New Carolina,1993.106-114.[6]Holland J H.A daptation i n nat ure and artif icial system[M].Ann Arbor:The University of Michigan Press,1975.[7]米凯利维茨Z・演化程序遗传算法和数据编码的结合[M]・北京:科学出版社,2000.20-23・(Michalewicz Z.Genetic algorithm+data st ruct ure=evol ution programs[M].Beijing:Science Press,2000.20-23.)[8]李敏强・遗传算法的基本理论与应用[M]・北京:科学出版社,2002.1-15・(Li M Q.Genetic algorithm s base theory and application[M].Beijing:Science Press,2002.1-15.)[9]王小平,曹立明・遗传算法理论、应用与软件实现[M]・西安:西安交通大学出版社,2002.195-210・(Wang X P,Cao L M.Genetic algorithm—theory,application and program mi ng i m plement[M].Xi an:Xi anJiaotong University Press,2002.195-210.)[10]Angeline J,Pollack petitive environments evolvebetter solution for complex tasks[A].Proceedi ngs of theFif th International Conf erence on Genetic A lgorithms[C].Urbana2Champaign,1993.264-270.Implementation of Adaptive G enetic Algorithm of Evaluation Function in Chinese Chess Computer G ame SystemW A N G Jiao,W A N G Tao,L UO Yan2hong,XU Xin2he(School of Information Science&Engineering,Northeastern University,Shenyang110004,China.Corres pondent:WAN G Jiao,E2mail:soldierwj@)Abstract:Adaptive G enetic Algorithm(A G A)is used to solve the problem of chinese chess game on computer.The game system is divided into four parts:searching engine,move generator,evaluation function,and opening book.Then,the A G A is brought into evaluation function to automatically adjust and optimize the parameters’combination of evaluation function by tournament algorithm.Based on the above methods,an off2time self2study system is designed.The experiment results show that the A G A improves the performance of the program developed.K ey w ords:Chinese chess computer game;game tree;evaluation function;tournament algorithm;adaptive genetic algorithm(Received February1,2005)待发表文章摘要预报热轧工艺中加热温度对IF钢组织性能的影响张锦刚,蒋奇武,刘沿东,左 良选取Ti2Nb2IF钢热轧工艺中的加热温度为影响因素,采用显微观察、TEM二相粒子分析、织构分析等实验分析手段,研究了1140℃和1214℃两种热轧加热温度制备的Ti2Nb2IF钢样品在随后的冷轧、退火和平整过程中显微组织演变和织构演变特征的影响及最终产品的力学性能・结果表明,低温加热有利于IF钢屈强比的降低及深冲性能的提高,加热温度为1140℃时,其屈服强度可降低30MPa,塑性应变比可提高0116・其主要原因为低温加热工艺保障IF钢热轧后产生粗大的二相粒子和细小铁素体晶粒,在随后的冷轧和退火处理过程中产生分布均匀和强的γ再结晶织构・259东北大学学报(自然科学版) 第26卷。
中国象棋计算机博弈
重庆工程职业技术学院
棋局表示 Board Representation
通常我们使用状态集合来表示 n 时刻的棋局状 时刻的棋局状 态。即
S n = {S , S , P , Bn ,...}
B n M n M n
S B ——棋局状态矩阵 棋局状态矩阵 棋局状态 棋子状态矩阵 S M —— 棋子状态矩阵
棋子位置矩阵 棋子位置 P M ——棋子位置矩阵 比特棋盘矩阵 比特棋盘 B ——比特棋盘矩阵
重庆工程职业技术学院
棋盘表示与棋盘矩阵 棋盘表示与棋盘矩阵
M = m
B
路 向
1,1 1, 2 1,3 1, 4 1,5 1, 6 1, 7 1,8 1,9 2,1 2, 2 2,3 2, 4 2,5 2, 6 2, 7 2,8 2,9 3,1 3, 2 3,3 3, 4 3,5 3, 6 3, 7 3,8 3,9 4,1 4, 2 4,3 4, 4 4,5 4, 6 4, 7 4,8 4,9 5,1 5, 2 5,3 5, 4 5,5 5, 6 5, 7 5,8 5,9 MB = 6,1 6, 2 6,3 6, 4 6,5 6,6 6, 7 6,8 6,9 7,1 7, 2 7,3 7, 4 7,5 7, 6 7, 7 7,8 7,9 8,1 8, 2 8, 3 8, 4 8,5 8, 6 8, 7 8,8 8,9 9,1 9, 2 9,3 9, 4 9,5 9, 6 9,7 9,8 9,9 10,1 10, 2 10,3 10, 4 10,5 10, 6 10,7 10,8 10,9
重庆工程职业技术学院
棋局的哈希数 与 棋局的哈希数(H)与哈希变换 哈希数
“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎关键算法分析与设计
“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎关键算法分析与设计“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎开发小组在《程序架构设计与主要算法概述》一文中，我们阐述了中国象棋计算机博弈涉及的主要算法。
下面就其中的关键算法进行深入分析，并说明其设计实现方法。
一、核心搜索算法1、Principal Variable Search搜索算法是计算机博弈程序的核心算法。
如何选择适合的搜索算法，配以合理的剪枝条件，是决定搜索效率的关键所在。
博弈树不同于一般的搜索树，它是由对弈双方共同产生的一种“变性”搜索树。
应对这类问题，香农(Claude Shannon)教授早在1950年提出了极大-极小算法（Minimax Algorithm）。
这种算法常以一种形式上的改进——负极大值算法出现：记我方节点值为正，对方节点值为负，双方在每一节点分别选择其子节点中绝对值最大的一个。
递归深度优先遍历有限层次的树，找到使起始节点绝对值最大的一个叶子节点，然后回溯找到形成这一叶子节点的第一层子节点，作为最优解。
可以在博弈树深度优先搜索过程中记录2个附加值，α：我方搜索到的最好值，任何比它更小的值就没用了；β：对于对手来说最坏的值。
在搜索算法中，如果某个节点的结果小于或等于α，那么它就可以抛弃；如果某个着法的结果大于或等于β，那么整个结点就作废了，因为对手不希望走到这个局面。
如果某个节点值大于α但小于β，那么这个节点就是可以考虑走。
这便是所谓的α-β剪枝搜索。
由α和β可以形成一个节点预选窗口。
如何能够快速得到一个尽可能小而又尽可能准确的窗口？有不少窗口搜索算法被设计出来解决这个问题，如：Aspiration Search、Principal Variable Search、Tolerance Search等。
目前大多数国际象棋与中国象棋的算法核心青睐速度快而不会出现错误剪枝的Principal Variable Search，它的原理是第一个分枝以完整窗口搜索，产生一个解v，后继分枝则以一个极小窗口(v,v+1)搜索之，旨在建立高效的、极小的搜索树。
中国象棋人机对弈
中国象棋人机对弈一、引言中国象棋作为中国的传统棋类游戏，在近几十年来逐渐流行于世界各地。
人类与人类之间的对弈一直是象棋领域的重要研究方向，但随着计算机技术的发展，人机对弈也开始引起人们的关注。
本文将介绍中国象棋人机对弈在近年来的应用和发展。
二、背景人机对弈是指人类与计算机之间进行象棋对弈的活动。
计算机在某些方面具有非常强大的计算和决策能力，因此在象棋领域中，计算机的出现给人类带来了巨大的挑战。
早期的人机对弈主要侧重于提供一个强大的搜索引擎，以帮助人类玩家更好地掌握局势和下棋。
但随着人工智能的发展，人机对弈已经发展到了一个新的阶段。
三、人机对弈的发展历程1. 早期的人机对弈早期的计算机在象棋对弈领域并不强大，主要是通过搜索引擎和剪枝算法来辅助人类玩家下棋。
定向搜索和Alpha-beta剪枝成为了当时主要的算法。
2. 深蓝战胜卡斯帕罗夫1997年，IBM的计算机系统深蓝战胜了世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，这一事件引发了人们对人机对弈的极大关注。
深蓝的胜利标志着计算机在象棋对弈领域具有了实质性的突破。
3. 人工智能的兴起自深蓝战胜卡斯帕罗夫之后，人工智能技术在人机对弈中开始发挥重要作用。
神经网络和深度学习等人工智能算法逐渐应用于象棋对弈。
计算机在弈局评估、搜索、决策等方面的能力逐渐超越了人类。
四、人机对弈的应用1. 专业对弈平台许多专业的象棋对弈平台已经开始引入计算机参与对弈。
通过计算机的分析，使用者可以获得更深入的棋局解读和策略指导。
2. 教育和培训人机对弈可以在象棋教育和培训中发挥重要作用。
计算机可以提供更全面、系统的教学资料和训练，帮助初学者快速提高水平。
3. 研究和开发人机对弈也为象棋人工智能的研究和开发提供了重要的实验平台。
通过和计算机对弈，可以测试和改进人工智能算法，提高计算机的象棋水平。
五、人机对弈的挑战1. 算力挑战计算机的计算能力和搜索速度是人类无法比拟的，但在弈局评估和决策方面，计算机仍然有待提高。
中国象棋人机博弈系统的设计与实现
“棋盘”是棋子的活动场所，就一方来说，棋面由五条横线和九条直线交叉组成。中间中间有一条空白横道，称为“楚河汉界”，“楚河汉界”将整个棋盘分为两部分，两部分通过河界相连，变成了横十竖九的完整棋盘，拥有九十个交叉点，棋子就摆放在这些交叉点上。“河界”中间不标直线，棋子跨越“河界”，无论是直走横走或斜走均按有线行棋。棋盘上画“米”字形方格的地方，叫做“九宫”，“九宫”是“将帅”的王宫，开局时将就待在王宫的最深处。
首先MFC是一个基础类库，这个库中封装了很多的WinAPI函数，它的类的层次结构如图3.1：
图3.1 MFC类层次结构图
由于C++可以继承类，支持虚函数，和MFC的消息映射机制，程序员可以通过对类的继承和扩展来实现特定的功能。
另一方面MFC也是由各种类构成的一个应用程序框架，在VC++下建立一个新的MFC工程的话，Microsoft Visua C++通过AppWizard自动生成许多的文件，这些文件构成了一个框架，是用户接口的标准实现方法，程序员需要做的就是通过生成的接口在这个轮廓当中加入应用程序要实现的核心内容。程序员可以通过资源编辑器设计用户界面和接口，也可以通过ClassWizard向框架文件中添加代码。同时MFC也可以对工程文件进行封装，简单方便。
中国象棋计算机博弈中搜索算法的研究与改进
与国际象棋（64 个落子点）相比，中国象棋（90 个落子点）的空间复杂度更高， 规则也更为复杂，下表列出了几种常见棋类的空间复杂度对比。
表 1-1 棋类空间复杂度对比
显然，中国象棋较高的空间复杂度，也给国内学者们提出了严峻的挑战。
3
河北大学理学硕士学位论文
1.3 中国象棋机器博弈简介
中国象棋的计算机程序与国际象棋类似，包含界面部分和引擎部分。界面部分就是 一个可视化的游戏界面，具有显示局面和控制落子的基本功能，有的界面还提供诸如记 录棋谱、悔棋等附加功能。引擎部分必须包括数据结构定义、着法生成、局面评估和搜 索机制，有些引擎还提供了开局库和残局库，供整个引擎参考走棋。引擎部分和界面部 分是相互独立的，通过UCCI通用引擎标准协议连接。这给不同的程序之间进行比赛交流 提供了方便，使研究者们可以专注于程序棋力的提高，而不用花时间编写接口程序来适 应不同的界面。值得一提的是《象棋百科全书》网站对制定中国象棋引擎协议做了大量 的工作。
1956 年，Las Alamos 实验室设计出了一个真正能在 MANIAC-1 的计算机上运行的程 序，成为第一个真正的计算机博弈程序。但是它并不是一个完整的国际象棋博弈系统， 只是一个缩减了棋盘大小，省去了部分棋子和一些特殊走法的缩略版程序。
“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎使用说明
“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎使用说明“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎开发小组“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎是一个基于中国象棋通用引擎协议（UCCI）的博弈算法核心程序。
本身只负责棋盘分析，没有用户交互功能，不可独立运行，需要与基于UCCI的中国象棋界面程序配合使用。
UCCI协议是跨平台的，目前本引擎只提供Windows版本。
待基于Linux平台的象棋界面程序成熟后，将提供Linux版本。
本引擎要正常使用，需要以下三个文件（应位于同一目录下）：BitStronger.exe …………主程序Zobrist.bin …………哈希表文件OpenBook.bin …………开局库文件本引擎通过中国象棋界面程序加载执行。
常见的支持UCCI的界面程序有象棋巫师、佳佳象棋、棋坛、燕子象棋等。
下面以象棋巫师（2.14简体版，for Windows）为例说明：1、安装象棋巫师软件。
该软件可以从《象棋百科全书》网站（）免费下载。
2、运行象棋巫师，在其“引擎”菜单中选择“加载引擎”。
找到并打开本引擎的BitStronger.exe程序。
出现“关于UCCI引擎”提示时说明加载成功。
加载后最初几秒引擎会读取开局库文件，界面响应略慢。
3、单击界面右上方的“引擎执红”或“引擎执黑”按钮将其按下，即可进行人机对弈。
对弈时使用鼠标左键提子和落子。
如果同时按下了“引擎执红”与“引擎执黑”按钮，将进行机机对弈。
在对弈过程中可随时取消或变更对“引擎执红”与“引擎执黑”的选择。
4、象棋巫师的详细使用说明参见其帮助文件。
如果您在使用过程中发现任何问题，或是有好的意见和建议，欢迎与我们联系：林健Email：lj@ QQ：71424 北京理工大学“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎开发小组版权所有（2006.7～2006.8）项目主管：林健（北京理工大学计算机科学技术学院）指导教师：黄鸿（北京理工大学信息科学技术学院自动控制系系统工程研究所）技术顾问：赵陈翔（北京理工大学软件学院）开发人员：林健（北京理工大学计算机科学技术学院）高然（北京理工大学计算机科学技术学院）应张彬（北京理工大学软件学院）武斌（北京理工大学软件学院）联系方式：lj@（林健）honghuang@（黄鸿）。
中国象棋计算机对弈数据结构设计
用计算机解决一个具体问题时首先要建立一个数学模型，然后借 用计算机求解该数学问题。对实际问题进行合理的分析，从中提取操 作的对象，并找出这些操作对象之间的关系，然后用数学语言加以描 述的过程就是建立数学模型，简称建模[1]。 2 数学建模思想在人机对弈问题中的应用
本文以棋盘格局为教学案例，以数学建模思想为基础、以学生为 本、以人机对弈问题为主线、以培养应用型人才为目标来组织数据结 构教学工作。
T
1
D
D
D
D
D
D
1
2
3
4
5
6
SSSSSSSSCCCCCCCCCCCCCCCCCXXXXPPPPBBBQQQQQQ 123456781234567891111111112341234123123456
3 结论
图 4 博弈树
将教学理论与社会实践相结合是培养应用型人才的成功之路，笔 者将数据结构与人机对弈问题相结合取得了较好的教学效果，这不仅 有利于学生学好专业知识，而且对于培养计算机人才和促进学校转型 发展起着奠基作用。
D1
S1
S2
S3
S4
S5
S6S7S8Fra bibliotek图 3 八叉树 同理，若将从对弈开始局面到最后胜利局面的过程中把用户所有
可能的格局即走法都一一罗列出来，则可得到一棵倒立的树，叫博弈
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
东北大学人工智能与机器人研究所
着法生成的棋盘扫描规则
• 区域定义： • 定义棋盘有效区域 • 定义红方半区 • 定义黑方半区
A (i, j ) 1 i 10,1 j 9
AR (i, j ) 6 i 10,1 j 9
AB (i, j ) 1 i 5,1 j 9
由当前棋局P M生成64位随机数
hk Random (kM , PM ) , k 1,2,...32 64 k
形成哈希数（值）
32
H hk
k 1
为异或算符，H 为64位数
H 便构成当前棋局的索引值，与棋局形成单向对应， 即由P 可以生成H，但由H 无法产生P。
哈希变换没有反变换！
—— 棋谱
东北大学人工智能与机器人研究所
棋局状态展开示意图
东北大学人工智能与机器人研究所
红方走棋时展开深度为4的博弈树
红方
Depth 0
黑方
Depth 1
红方
Depth 2 黑方 Depth 3
红方
Depth 4
东北大学人工智能与机器人研究所
象棋博弈软件的基本构成
• • • • • • • • 人机界面 棋局表示与数组管理 着法生成与博弈树展开 棋局评估函数 博弈搜索引擎 开局库 残局库 系统总控
1. 确定走动的棋子（moved） 2. 找到该棋子的当前位置（from） 3. 根据象棋规则，扫描棋盘，逐个找到全部合 理落址（to）（考虑制约条件、有效区域、 本方占位、对方占位等） 4. 如果落址为本方棋子，则不可行；若为对方 棋子，则可以吃子（Captured） 5. 如果到达落址，构成 “将军”（叫杀），则 应该给对方以提示——“将！”
东北大学人工智能与机器人研究所
初始棋局状态的表示
兵种
编码 兵种 编码
红帅
１ 黑将 －１
红车
２ 黑车 －２
红马
３ 黑马 －３
红炮
４ 黑炮 －４
红士
５ 黑士 －５
红相
６ 黑象 －６
红兵
７ 黑兵 －７
无子
０
路 向
2 3 5 6 1 6 5 3 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 4 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 S0B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 4 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 3 5 6 1 6 5 3 2
25 5
-6
26 6-62源自 6-728 7-7
29 7
-7
红兵 30 7
-7
31 7
-7
32 7
红车
红马
红炮
红士
红相
哈希变换 生成64位随机数
P
M
HashTransf orm
H
hk Random (kM , PM ) , k 1,2,...32 64 k
东北大学人工智能与机器人研究所
棋局的哈希数(H)与哈希变换
• • • • • 提址——from 即此着的出发位置； 动子——moved（chessman moved）即走动的棋子； 落址——to 即着法的到达位置； 吃子——killed（chessman Captured）即吃掉的棋子。 对着法的要求：合法性、完整性、有序性
东北大学人工智能与机器人研究所
着法生成的棋盘扫描法
东北大学人工智能与机器人研究所
中国象棋棋局演化过程
状态演化方程：
Sn 1 Sn qn 1 SF S0 q1 q2 ... qF S0 Q
Qodd q1q3.... (红方)
Q q1q2q3....qF
Qevn q2q4 .... (黑方)
Captured
东北大学人工智能与机器人研究所
提址(from)为(i,j)的动子着法生成规则
Captured
东北大学人工智能与机器人研究所
提址(from)为(i,j)的动子着法生成规则
Captured
东北大学人工智能与机器人研究所
棋盘扫描法遇到的问题
• 虽然在着法的表达上，棋盘扫描法最为直观、 简洁，但实战意义不强。 • 因为扫描过程大量耗时：扫描动子、提址、制 约条件、合理区域、双方占位、吃子等都是动 态生成的，尤其区域判断和棋子种类检测等， 时间开销巨大。 • 对于吃子着法和未吃子着法无法分别生成，只 能全部生成，再做筛选。
7 7
7 9
第1行表示编号为k的棋子在棋盘矩阵中的行号， 第2行表示编号为k的棋子在棋盘矩阵中的列（路）号。
东北大学人工智能与机器人研究所
比特棋盘表示法
B [bi , j ]109
B1H B B1V H B10
APR (i, j ) 8 i 10, 4 j 6
APB (i, j ) 1 i 3, 4 j 6
• 定义红方九宫
• 定义黑方九宫
字符说明：A-area, R-red, B-black, P-palace
东北大学人工智能与机器人研究所
提址(from)为(i,j)的动子着法生成规则
东北大学人工智能与机器人研究所
模板匹配法
• 可以为某些动子设计 “模板”，只要匹配到 提址，便可以迅速找到 落址。 • 通过单项比特矩阵比对， 实现“本方子则止，对 方子则吃”，完成“提 -动-落-吃”内容的确定。 • 比较适合使用模板的动 子为马和相（象）。
东北大学人工智能与机器人研究所
棋局的哈希数(H)与哈希变换
黑将 k 1 黑车 2 3 黑马 4 5 黑炮 6 7 黑士 8 9 黑象 10 11 12 13 黑兵 14 15 16
kM
k kM
-1
红帅 17 1
-2
18 2
-2
19 2
-3
20 3
-3
21 3
-4
22 4
-4
23 4
-5
24 5
-5
中国象棋计算机博弈 关键技术分析
徐心和
东北大学人工智能与机器人研究所 xuxinhe@
东北大学人工智能与机器人研究所
2006.4.5
中象机器博弈的关键技术分析
棋局表示 着法生成 评估函数 博弈搜索 系统开发
东北大学人工智能与机器人研究所
系统建模基本约定
立 足 红 方 向 上 进 攻
东北大学人工智能与机器人研究所
棋局表示 Board Representation
• 通常我们使用状态集合来表示 n 时刻的棋局状 态。即
B M Sn {Sn , Sn , PnM , Bn ,...}
S
B
——棋局状态矩阵
S M —— 棋子状态矩阵 M ——棋子位置矩阵 P B ——比特棋盘矩阵
• 比特棋盘用以记录棋局的某些布尔条件。
• 如果比特棋盘中对应某一格的位是“1”，那么这一格 上的条件就是“真”；如果是“0”则对应的条件就是 假。 • 布尔条件就是在“哪些格子上符合你所定义的条件”。
• 比如，“棋盘哪些位置有棋子？” “棋盘哪些位置有 红棋棋子？” “棋盘哪些位置有车？” ……
• 这给计算机上的表示带来很大方便：12个字节，96位 便可以表示一种条件（高6位为0）。 • 比特棋盘预置表法在着法生成中具有重要的地位，而 且在评估中可以方便地判断棋子相互的联系和威胁。
行向
东北大学人工智能与机器人研究所
棋子表示法
国际象棋 中国象棋 King King Rook Rook Knight Horse Cannon Cannon Queen Guard Bishop Elephant Pawn Pawn
红子
字母代号 兵种编码 象棋明星 兵种编码
帅 k 1 02
车 r 2 04
红车
红马
红炮
红士
红相
S
M 0
2 4 10 8 1 9 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 12 0 13 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 28 0 29 0 30 0 0 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 20 26 24 17 25
3 0 0 0 0 7 0 15 0 16 0 0 0 0 0 0 31 0 32 0 23 0 0 0 0 27 21 19 11 5
S 棋局状态矩阵
B
S M 棋子状态矩阵
东北大学人工智能与机器人研究所
棋子位置矩阵表示法
k k
1 黑将 17 红帅 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 黑兵 28 29 30 红兵 31 32 15 16 黑车 18 19 黑马 20 21 黑炮 22 23 黑士 24 25 黑象 26 27
红车
红马
红炮
红士
红相
P [ pk ]232
M
对于初始棋局
1 1 1 1 1 3 3 1 1 1 1 4 4 4 4 4 P0M 5 1 9 2 8 2 8 4 6 3 7 1 3 5 7 9 10 10 10 10 10 8 8 10 10 10 10 7 7 7 5 1 9 2 8 2 8 4 6 3 7 1 3 5
东北大学人工智能与机器人研究所
初始行、路比特向量对应数值
东北大学人工智能与机器人研究所
#B——比特向量索引值
• 一个10位（9位）比特向量B可以表示一路（行） 棋子的分布，它又可以有一个正整数#B作为索 引，这将为今后的棋盘分析带来巨大方便； • 表示路向棋子全部可行分布情况的索引值范围 为0—210-1=1023； • 表示行向棋子全部可行分布情况的索引值范围 为0—29-1=511； • 这样通过索引值就可以找到相应棋子的分布情 况。