中国象棋计算机博弈：数据结构优化与搜索算法探索

"这篇硕士学位论文主要探讨了中国象棋机器博弈中的数据结构设计和搜索算法的研究。作者谢国在控制理论与控制工程专业指导下，针对中国象棋这一具有复杂规则的游戏，进行了深入的分析和实践。 在数据结构设计方面，论文提出了一种针对中国象棋的高效方法。对于马和象这类特殊移动规则的棋子，采用了模板匹配法来生成其合法走法，这种方法避免了边界判断，提升了生成速度。而对于车、炮等棋子，通过预置表法利用路向行向比特向量来快速确定走法，利用查询而非搜索，进一步优化了性能。这些设计构成了整个博弈软件的基础，提高了整个博弈树的搜索效率。 在搜索算法的研究上，论文基于经典的alpha-beta剪枝算法，结合极小窗口（PVS）策略、置换表启发、历史表启发以及静态启发等方法，提升了搜索效率。同时，通过静态搜索和选择性延伸策略，减少了因棋子交换、将军等情况导致的评估值波动带来的风险。论文还引入了空着前向裁剪（NULL MOVE PRUNING），能够使搜索深度增加2~3层，并优化了裁剪条件，确保了算法的稳定性。 最后，论文讨论了棋局评估的关键点，实现并验证了各种算法的有效性和性能。关键词包括中国象棋、人机博弈、博弈树搜索和评估函数，表明了研究的主要内容和焦点。 这篇论文为中国象棋的计算机博弈提供了重要的理论基础和实际应用价值，为后续的棋类游戏开发和人工智能研究提供了有益的参考。"