深度学习与神经网络在计算机象棋博弈中的应用

"这篇硕士学位论文来自哈尔滨工程大学，作者王一非，导师黄凤岗，研究主题是具有自学习功能的计算机象棋博弈系统。该论文深入探讨了计算机博弈，特别是中国象棋博弈中的关键技术和问题，包括棋盘和棋子的计算机表示、走法生成、搜索技术、估值函数等，并提出了一种结合BP神经网络和时间差分算法的新型估值函数，以解决传统线性估值函数的局限性。" 在计算机博弈领域，人工智能的应用尤为显著，它通过模拟人类思考和决策过程来与人进行对抗。中国象棋博弈作为这一领域的热点，其复杂性和策略性吸引了众多研究者的关注。论文首先对已有的博弈理论和技术进行了全面回顾，为后续的研究奠定了基础。 第一部分，论文深入研究了博弈系统的基础技术。棋盘和棋子的表示是系统运行的基础，需要有效地存储和处理每一步棋的信息。走法生成涉及所有可能的合法移动，而搜索技术（如alpha-beta剪枝）则用于预测对手的可能行动和评估最佳策略。此外，估值函数是决定棋局优势的关键，它能评估棋盘当前的局面，为下一步决策提供依据。 第二部分，论文集中在博弈树的极大极小搜索技术上，探讨了多种优化策略，如迭代加深、开局数据库、杀手启发式等，并提出了这些方法的组合应用。同时，论文分析了局面静态估值函数的优缺点，静态估值函数通常基于专家规则和棋类知识，但在复杂局面下的评估准确性有限。 为解决上述问题，第三部分提出了创新性的解决方案。论文引入了人工神经网络结合时间差分（TD）学习算法，以动态地学习和改进估值函数。这种方法允许系统从实际对弈中学习，逐渐优化评估的准确性，减少对人类棋类知识的依赖。 最后，论文实现的象棋系统通过这些改进，实现了棋力的提升，不仅具有实用性，也为未来的博弈研究提供了有价值的参考。关键词包括人工智能、中国象棋、估值函数、时间差分和神经网络，涵盖了研究的核心内容。这一工作为计算机博弈研究开辟了新的方向，尤其是在自主学习和动态评估方面。