提升计算机博弈能力:西洋跳棋博弈程序设计与Min-Max算法优化
本文主要探讨了基于西洋跳棋的博弈程序设计与研究,由郑昌松、贾丽娟、权贺和王彪四位作者合作完成,并发表于2016年6月的哈尔滨理工大学学报。计算机博弈技术在提升游戏水平方面具有重要意义,作者选择西洋跳棋作为研究对象,针对其复杂性提出了创新的解决方案。 核心内容包括以下几个关键知识点: 1. **博弈程序设计**:论文的核心目标是设计一个能够提升计算机博弈水平的程序,这涉及到对西洋跳棋游戏规则的深入理解和编程实现。通过设计合理的算法,让计算机能够智能地进行决策。 2. **Min-Max搜索算法**:这是博弈程序中的核心算法,用于构建博弈树,模拟所有可能的棋局分支。Min-Max算法是一种策略搜索算法,它在每次决策时都会评估当前状态的最佳和最差可能结果,从而最大化玩家的胜算。 3. **α-β剪枝算法**:在Min-Max搜索的基础上,引入了α-β剪枝算法来优化搜索效率。α-β剪枝通过预估评估值范围,避免不必要的搜索分支,从而减少计算量,提高程序运行速度。 4. **博弈树深度与搜索优化**:作者研究了博弈树的深度与搜索效率的关系,通过设计能根据搜索深度动态剪枝的博弈模型,有效解决了布局方式、估值深度和搜索时间的问题,提升了整体搜索效率。 5. **实战应用与比赛成绩**:该博弈程序在2016年全国大学生博弈比赛中获得了二等奖,证明了该模型的可行性和有效性。这不仅是理论研究成果的体现,也是实际效果的验证。 6. **关键词**:文章的关键术语包括“计算机博弈”,强调了研究的技术背景;“深度”和“搜索”反映了算法的核心特性;“布局”则关注了程序如何组织和规划棋盘上的行动;“博弈树”则是算法实现的基础结构。 7. **学术标识**:论文的DOI(Digital Object Identifier)和中图分类号以及文章编号提供了学术检索的依据,便于读者查找和引用。 这篇文章深入研究了西洋跳棋的计算机博弈程序设计,通过Min-Max搜索算法和α-β剪枝策略,实现了高效的搜索和布局策略,成功应用于比赛并取得优异成绩,体现了计算机在博弈领域的前沿技术进展。
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