中国象棋博弈搜索算法：Gen_CanonMove 研究

本资源主要探讨了中国象棋计算机博弈中的搜索算法，特别是关于炮的着法生成。在Gen_CanonMove函数中，分别处理炮的非吃子和吃子着法，通过AddNoCapMove和AddCapMove函数添加到搜索路径中。此外，资源还概述了计算机博弈的历史，搜索算法在博弈程序中的重要性，以及一些著名的中国象棋计算机博弈程序。 正文: 在计算机博弈领域，搜索算法是决定程序棋力的关键技术之一。在Gen_CanonMove的实现中，主要关注的是中国象棋中炮这一特殊棋子的移动规则。炮的移动方式与其它棋子不同，它必须跳过一个棋子才能吃掉对方的棋子，这在代码中通过检查是否有棋子被吃（ChessM.Cannon_Attack）以及是否在同一边（IsSameSide）来实现。 非吃子着法（无跳跃）处理如下： ```cpp if(ChessM.NoCap) //炮的非吃子着法 AddNoCapMove(qFrom, sqTo, nPly); ``` 当炮不进行吃子操作时，AddNoCapMove函数被调用，将炮从起始位置qFrom移动到目标位置sqTo，并记录当前的棋步数nPly。 吃子着法的处理则如下： ```cpp if(ChessM.Cannon_Attack) //炮的吃子着法 if( !IsSameSide(nChessID, ChessBoardIndex[ sqTo ])) //判断是否吃掉对方棋子 AddCapMove( qFrom, sqTo, nPly ); ``` 若炮进行吃子操作，首先检查目标sqTo上的棋子是否为敌方棋子，如果不是，则调用AddCapMove函数，记录吃子的移动。 在更广泛的上下文中，该资源涵盖了计算机博弈的历史，从18世纪的机械棋盘游戏到冯·诺依曼的早期计算机遇到的挑战，再到后来如“尤物”等具有强大搜索能力的计算机博弈程序。这些程序通常采用深度优先搜索、Alpha-Beta剪枝等策略，同时结合局面评估函数，以在有限时间内找到最佳或接近最佳的棋步。 搜索深度对棋力的影响显著，随着搜索深度的增加，程序可以预测更多的未来局面，从而做出更优的决策。然而，搜索深度的增加也意味着计算量的指数级增长，因此需要优化算法如置换表、开局库、残局库和并行计算来提高效率。 资源中提到的关键技术包括棋盘结构、局面表示、着法生成、特殊局面判断、局面评价、搜索技术、开局库、时间控制、后台思考、自学习和引擎协议。其中，局面表示和着法生成是基础，而局面评价和搜索技术则是提升棋力的核心。 中国象棋计算机博弈的开发者包括涂志坚、郑明政等人，他们开发的程序如“纵马奔流”、“SHIGA(象棋世家)”等，对这个领域做出了重要贡献。这些程序不仅展示了搜索算法的威力，也是人工智能在传统游戏领域的应用实例。 总结来说，这个资源深入浅出地介绍了中国象棋计算机博弈中的搜索算法，尤其是炮的着法生成，同时也回顾了计算机博弈的发展历程，为理解博弈程序设计提供了宝贵的参考。