JS中国象棋AI实现：人机对战源码解析

该资源提供了一个使用JavaScript实现的中国象棋AI对战的源代码，主要涉及人工智能在游戏开发中的应用，尤其是针对棋类游戏的算法设计。代码中使用了Alpha-Beta剪枝策略进行深度优先搜索，以优化决策过程。 在JavaScript中，AI对象被初始化，历史记录表（historyTable）用于存储过去的棋局记录，以便于AI学习和预测。`AI.init`函数是AI的初始化方法，它接收一个参数`pace`，表示当前棋局的状态。如果存在历史棋局记录，AI会从中选取与当前状态匹配的棋局，并基于这些记录进行决策。如果没有匹配的记录，AI将随机选取或降低搜索深度以减少计算量。 在代码中，`AI.historyBill`存储了历史走法，而`AI.treeDepth`用于控制搜索树的深度，这是决定AI智能程度的关键因素。当无法找到合适的走法或者搜索深度不足以找到有效决策时，AI会降低搜索深度以求更快地给出走法。 `AI.getAlphaBeta`函数是实现Alpha-Beta剪枝的核心部分，它接受两个边界值（-99999和99999）作为最小值和最大值，以及搜索深度、棋盘状态和玩家角色作为参数。这个函数通过递归方式构建搜索树，比较每个节点的评估值，通过Alpha-Beta剪枝避免无效的搜索分支，从而提高搜索效率。 此外，代码还提到了一个名为`AI.iterativeSearch`的函数，这可能是另一种搜索策略，如迭代加深搜索，它在固定时间内多次运行搜索，每次增加一定的深度，直到达到指定的时间限制。 整体来看，这个源代码展示了如何用JavaScript实现一个初级的人工智能象棋游戏，通过学习和优化历史走法，结合深度搜索算法，使AI能够在一定程度上模拟人类玩家的决策。对于想要了解AI在游戏中的应用以及JavaScript编程的开发者来说，这是一个很好的学习材料。