中国象棋计算机博弈关键技术解析

"这篇PPT主要探讨了中国象棋计算机博弈的关键技术，涵盖了棋局表示、着法生成、评估函数、博弈搜索以及系统开发等方面，由东北大学人工智能与机器人研究所的徐心和进行讲解。" 在计算机博弈领域，中国象棋的智能化是一个复杂而有趣的课题。以下是这些关键技术的详细说明： 1. **棋局表示**：棋局表示是构建博弈模型的基础。通常采用棋局状态集合来表示某一时刻的棋局，包括棋局状态矩阵、棋子状态矩阵、棋子位置矩阵和比特棋盘矩阵。棋盘矩阵是一种二维数组，用于记录棋盘上每个位置的棋子类型，例如"1,5"可能表示红方的马在棋盘的位置(1,5)。 2. **着法生成**：着法生成是计算可能的下一步行动。在中象中，每种棋子都有特定的移动规则，如兵只能前进，炮需隔子吃子等。程序需要根据这些规则生成合法的着法，形成博弈树的分支。 3. **评估函数**：评估函数是判断棋局优劣的核心。它给每个棋局状态赋予一个数值，反映该状态下红方或黑方的胜率。通常包含对棋子价值、空间控制、棋型结构等多个因素的综合考量。 4. **博弈搜索**：博弈搜索算法如Minimax、Alpha-Beta剪枝等被用于探索博弈树，寻找最优走法。搜索过程中，通过递归地应用评估函数，预测未来若干步后的局势，以决定当前的最佳决策。 5. **系统开发**：完整的象棋博弈软件还包括人机交互界面、开局库和残局库。开局库储存经典的开局走法，残局库则包含常见残局的解决策略。系统总控协调各个组件，确保程序的高效运行。 6. **深度优先搜索**：在PPT中提到的“红方走棋时展开深度为4的博弈树”，展示了深度优先搜索的应用，即在博弈树中深入探索一定深度（例如4步），以评估不同决策的可能结果。 通过以上技术，计算机能够模拟人类思考，分析棋局并作出决策，从而实现与人对弈。然而，中国象棋的复杂性使得即使最先进的算法也难以达到顶尖人类棋手的水平，这需要不断优化算法，提升搜索效率，以及更精确的评估函数设计。