中国象棋计算机博弈搜索算法研究与改进

"郭秀丽的硕士学位论文，探讨了中国象棋计算机博弈中搜索算法的研究与改进，专注于应用数学领域，由王熙照教授指导，完成于2010年5月。" 在中国象棋算法思想中，计算机博弈是一个关键点，特别是在人工智能的范畴内。自计算机诞生以来，人们一直致力于开发能让计算机与人类棋手相抗衡的棋类程序。这方面的里程碑事件是IBM的"深蓝"在国际象棋上击败世界冠军加里·卡斯帕罗夫，这标志着计算机在棋类比赛中已经可以挑战甚至超越人类顶级选手。 然而，相对于国际象棋，中国象棋的计算机博弈研究起步较晚，尽管如此，仍然取得了一些显著的进展，诞生了许多高质量的中国象棋程序。郭秀丽的研究集中在对中国象棋博弈系统的核心技术进行分析，包括各种搜索算法及其策略的应用效果。搜索算法是棋类程序的核心，它们用于预测和选择最佳的下一步棋。 论文中提到了几种不同的搜索算法，如Alpha-Beta剪枝、Minimax算法以及它们的变种。这些算法在博弈树的遍历过程中，通过减少不必要的分支来提高搜索效率。此外，搜索策略如深度优先搜索、宽度优先搜索以及最佳优先搜索（如A*算法）也是讨论的重点。最佳优先搜索策略试图通过一个评估函数来预测每一步棋的价值，从而决定搜索的方向。 评估函数是决定算法性能的关键因素，它负责对当前棋局进行评分，以判断哪种走法更优。郭秀丽在研究中设计并改进了评估函数，使其更好地适应最佳优先搜索策略，从而提升系统的实战表现。实验结果证实了这种改进对于提高搜索效率和决策质量的有效性。 这篇论文深入探讨了中国象棋计算机博弈中的核心问题，尤其是搜索算法和评估函数的设计，对进一步提升中国象棋AI的性能提供了理论基础和实践指导。这些研究成果不仅对于计算机博弈领域，也对人工智能的整体发展有着重要意义。