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。