中国象棋搜索算法：alpha-beta vs IDA搜索深度对比

本篇论文主要探讨了中国象棋搜索算法的性能比较，特别是通过对比alpha-beta搜索与alpha-beta结合迭代加深搜索（Iterative Deepening）在处理固定4层深度局面时的时间效率。该研究由中国象棋博弈领域的专家钱富才教授指导，学生谢国进行，论文内容详尽地涵盖了计算机博弈的历史背景、关键技术和实现细节。 首先，作者回顾了计算机博弈的起源，提及1769年匈牙利工程师巴朗制造的会下国际象棋的机器，这是机器博弈的早期尝试。随后，论文介绍了图灵的贡献，他提出了让机器下棋的理论基础。冯·诺依曼的下棋程序展示了早期电脑在有限棋盘上的搜索能力，即使是简化版本，搜索深度也会显著影响计算时间。 随着技术的发展，尤物（Belle）等高级人工智能在搜索速度上有了飞跃，能在短时间内搜索大量局面，这对于提升棋艺有着重要意义。论文还列出了多个著名的中国象棋计算机博弈程序，如纵马奔流涂志坚、ELP、SHIGA、SHCC等，展示了不同团队在这一领域的竞争和成就。 核心技术部分，论文详细阐述了棋盘结构的表示方法，包括局面表示、着法移动、生成以及特殊局面的判断；局面评价则涉及知识库和优化表示的应用；搜索技术方面，包含了多种搜索策略，如完全搜索、启发式搜索和剪枝等，还有利用残局库和并行计算等优化手段。此外，开局库、时间控制、自学习等也是关键技术，确保了搜索的效率和效果。 在初始棋局表示部分，论文明确了中国象棋的棋盘结构和棋子布局，以及用于存储棋盘坐标和棋子类型的编码方式。这些编码对于理解和实现搜索算法至关重要。 这篇论文深入剖析了中国象棋搜索算法的理论和实践，旨在通过对比不同的搜索策略，揭示其在解决复杂棋局中的时间效率，并为后续的研究提供了有价值的参考和实践经验。通过研究这些算法，我们可以更好地理解如何设计和优化计算机博弈系统的性能，从而在实际应用中提升弈棋机器的竞争力。