智能西洋跳棋博弈框架：递归算法与优化设计

本文主要探讨了智能西洋跳棋博弈框架的设计，由王彪、贾丽娟等人合作完成，针对的是计算机博弈这一人工智能领域的重要研究方向。西洋跳棋由于棋子数量相对较少且规则简单，常被用作完全知识博弈的典型例子，这使得其成为研究者们探索计算机如何进行自主决策、策略选择和深度思考的理想平台。 在智能西洋跳棋的博弈框架设计中，关键的技术包括棋盘表示的抽象和理解、走法生成的算法设计、博弈树的构建与利用以及评估函数的优化。棋盘表示是基础，它决定了计算机如何理解和处理游戏状态；走法生成则是程序的核心，通过递归算法使计算机能够自主选择下一步动作；博弈树的构建则帮助计算机模拟所有可能的后续局面，提高了思考的层次性和搜索效率，减少了不必要的计算量，从而提升棋艺水平。 评估函数的优化至关重要，它负责指导计算机选择最有可能获胜或减少损失的走法，通过不断的学习和训练，使程序能够根据当前的局面动态调整策略。文章强调了从理论研究到实践经验的结合，即通过经验积累和算法的迭代升级，对已有的博弈框架进行深度剖析和改进，最终目的是设计出一个更为优化的智能西洋跳棋系统，以提升计算机在该领域的竞技能力。 此外，本文还涉及到了中图分类号 TP311，表明了研究属于计算机科学和技术的范畴，具体在计算机博弈技术及其在西洋跳棋中的应用上。关键词包括“计算机博弈”、“西洋跳棋”、“框架设计”和“博弈树”，这些关键词突出了研究的核心内容和目标。 总结来说，这篇论文探讨了如何通过巧妙地运用计算机科学的方法，如递归算法、博弈树和评估函数优化，来构建一个能有效应对西洋跳棋挑战的智能博弈框架，展示了人工智能在解决复杂问题上的潜力，同时也为后续的研究者提供了有价值的参考。