深度搜索与中国象棋计算机博弈研究

本篇论文主要探讨了搜索深度与棋力之间的关系，结合中国象棋计算机博弈的研究和实现，以钱富才教授指导下的学生谢国的报告为载体。报告分为多个部分，从计算机博弈的历史起源说起，提及了早期的国际象棋机器，如1769年匈牙利工程师巴朗为奥地利皇后设计的会下国际象棋的机器，以及图灵先生对机器下棋理论的贡献。 在技术层面，论文详细介绍了关键技术和方法。棋盘结构是核心，包括局面表示、着法移动、着法生成、特殊局面判断等元素。局面评价依赖于知识库和优化的棋盘表示，通过结合深度优先搜索（完全搜索）、静态搜索、启发式搜索策略（如剪枝、选择性延伸和置换表）、残局库等提高搜索效率。其他关键技术还包括开局库、时间控制、后台思考、自学习机制以及引擎之间的交互协议。 在具体的应用方面，列举了多款著名的中国象棋计算机程序，如纵马奔流、ELP、SHIGA、SHCC、千虑、YC、CCCL、象棋奇兵等，它们代表了不同阶段和水平的科研成果。这些程序展示了随着搜索深度的增加，棋力提升的显著效果，尤其是在像Go这样复杂度较高的棋类中，搜索深度的提升带来了巨大的竞争优势。 最后，论文的初始棋局表示和棋子编码部分提供了实施细节，如使用字符数组来表示棋盘和棋子类型，这在实际编程中至关重要。 这篇论文深入剖析了搜索算法在棋类游戏中的应用，尤其是对中国象棋这类复杂游戏的影响，展示了计算机博弈技术的不断发展和进步，以及搜索深度如何直接影响棋手的智能水平。对于理解人工智能在游戏领域的应用和技术发展，本文提供了丰富的资料和深入的分析。