中国象棋搜索引擎：B木算法优化与剪枝策略分析

在中国人工智能领域，计算机博弈作为一种复杂而富有挑战性的研究课题，尤其是在中国象棋的计算上，自上世纪八十年代起，已经取得了显著的进步。许多研究人员投入了大量精力，开发出了能够与人类专家匹敌甚至超越的博弈系统。然而，尽管如此，中国象棋与国际象棋相比，在某些方面仍有待提高，尤其是在搜索效率和深度方面。 本硕士学位论文由裴祥豪撰写，他在河北大学计算机软件与理论专业攻读硕士学位，在导师王熙照和翟俊海的指导下，专注于研究中国象棋搜索引擎的优化，特别是基于剪枝策略的搜索算法。剪枝策略在博弈树搜索中扮演关键角色，它们通过减少无效搜索路径，提高搜索效率，使系统能够在有限的时间内探索更深的战术可能性。 论文的核心内容主要围绕几种常见的剪枝算法，如基于最佳优先搜索的B*算法展开。B*算法是一种启发式搜索方法，它结合了估值函数和启发式信息，以预测棋局的最终结果，从而减少搜索空间。论文实现了一个适用于中国象棋的B*算法版本，并设计了一种针对性的局面评估函数，用于指导搜索决策。 作者详细探讨了B*算法在中国象棋博弈中的应用特性，包括其优点（如高效率、前瞻性搜索和相对较少的内存消耗）和局限性（如依赖于估值函数的质量，以及处理复杂局面时可能的过拟合）。实验部分通过对比分析证实了B*算法的有效性和实战价值，结果显示，该算法可以提升中国象棋博弈系统的整体表现，使其在竞争中具备更强的实用性。 此外，论文还讨论了除了算法本身外，影响中国象棋搜索引擎棋力的其他因素，如开局数据库的完备性、搜索深度控制、动态调整等，并提出相应的改进策略。这些因素的综合考虑对于优化整个系统的表现至关重要。 本研究旨在填补中国象棋计算机博弈在剪枝策略和搜索算法方面的研究空白，为中国象棋AI的发展提供新的思路和实践支持，进一步缩小与国际象棋系统之间的差距。通过深入剖析和优化B*算法在这一领域的应用，论文为中国象棋爱好者和研究者提供了有价值的参考。