中国象棋计算机博弈搜索算法研究

"宁静搜索是计算机博弈中的一种搜索算法，主要应用于棋类游戏，例如中国象棋。该算法主要用于在有限的搜索深度内评估棋局的静态价值，并进行剪枝优化，以提高搜索效率。本资源是关于机器博弈中搜索算法的研究，由学生谢国在钱富才教授指导下完成，涵盖了从基础的搜索算法到评估函数，再到博弈实现等多个方面。" 宁静搜索伪代码是一种用于静态评估的搜索策略，通常用于博弈树的浅层搜索。在该伪代码中，`quiesce()` 函数接收两个参数 `alpha` 和 `beta`，它们分别代表当前节点的最好结果下界和上界。函数首先评估当前局面的得分 `score`，如果这个分数超过 `beta`，则立即返回，因为已经找到了一个不可能被超越的分数。接着，对于每一个可能的捕获对手棋子的移动 `m`，执行以下操作： 1. 执行移动 `m`，改变棋局状态。 2. 对于新的局面，递归调用 `quiesce()` 函数，传入相反的 `beta` 和 `alpha` 值，即 `-beta` 和 `-alpha`。这是因为博弈目标是最大化己方的得分，而对方的目标是反向最大化。 3. 撤销移动 `m`，恢复原局面。 4. 如果返回的分数 `score` 大于或等于 `alpha`，更新 `alpha` 的值，表示找到了一个更好的结果。如果 `score` 大于或等于 `beta`，则中断循环，因为已经达到了上界，没有必要继续搜索。 这种算法的核心是 alpha-beta 剪枝，通过比较 `alpha` 和 `beta` 来避免不必要的搜索分支，从而提高效率。在中国象棋计算机博弈中，这种搜索算法是实现智能决策的关键。搜索算法的研究还包括了各种优化技术，如选择性延伸、置换表、残局库、并行技术等，这些都旨在减少搜索空间，提高搜索速度，同时保持棋力的高水平。 此外，报告还提到了一些著名的中国象棋计算机博弈程序，如纵马奔流、SHIGA、SHCC、楚汉棋缘等，以及关键技术的组成部分，如棋盘结构、局面评价、搜索技术和时间控制等。这些程序的开发者包括涂志坚、郑明政、颜士净、贺建良等，他们在博弈程序设计和实现上有着显著的贡献。 这篇报告深入探讨了搜索算法在计算机博弈中的应用，特别是宁静搜索算法如何在有限的计算资源下实现高效的棋局评估，这对于理解人工智能在棋类游戏中的决策机制具有重要意义。