利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏南京信息工程大学研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日 1利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢, 设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上，从左到右。当计算完a的值为0后，由于b是极大节点，马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点，由d的值为-3，知道c 的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点，所以即便不扩展节点e，也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下，没有生成节点e的必要。同样，在知道b 的值为0后，由于k是极小节点，所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g，知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点，也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要，不管这些节点取值如何，
都不影响k的值。如果在搜索的过程中，充分利用这些信息，不就可以少生成很多节点，从而提高搜索的空间利用率吗,α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋给这个MIN节点的倒推值,?。其实，如果生成节点A后，马上进行静态估值，得知f(A),,?之后，就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的，可以马上对MIN节点赋倒推值,?，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况，实际上把生成和倒推估值结合起来进行，再根据一定的条件判定，有可能尽早修剪掉一些无用的分枝，同样可获得类似的效果，这就是α-β过程的基本思想。 22.利用α-β搜索过程的一字棋的实例 图2一字棋第一阶段α-β剪枝方法 为了使生成和估值过程紧密结合，采用有界深度优先策略进行搜索，这样当生成达到规定深度的节点时，就立即计算其静态估值函数，而一旦某个非端节点有条件确定其倒推值时就立即计算赋值。从图2中标记的节点生成顺序号(也表示节点编号)看出，生成并计算完第6个节点后，第1个节点倒推值完全确定，可立即赋给倒推值,1。这时对初始节点来说，虽然其他子节点尚未生成，但由于s属极大值层，可以推断其倒推值不会小于,1，我们称极大值层的这个下界值为α，即可以确定s的α,,1。这说明s实际的倒推值决不会比,1更小，还取决于其他后继节点的倒推值，因此继续生成搜索树。当第8个节点生成出来并计算得静态估值为,1后，就可以断定第7个节点的倒推值不可能大于,1，我们称极小值层的这个上界值为β，即可确定节点,的β,,1。有了极小值层的β值，很容易发现若α?β时，
中国象棋对弈程序 【摘要】：人机博弈是人工智能研究的经典课题之一。凭借设计优良的算法和计算机的快速运算能力，计算机可以在人机对弈中表现出相当高的“智能”。通常，一款象棋程序的实现可以被分为下棋引擎（人工智能）和外壳（界面及程序辅助）两大部分。本文将介绍如何实现一款中国象棋对弈程序。 【关键词】：中国象棋；人工智能；博弈树；Alpha-Beta搜索；历史启发；界面；多线程；计时器；列表框；MFC。 [Abstract]: Man-machine Game is a classic topic in Artificial Intelligence. Relying on fine-designed algorithms and the fast operation ability, computers can display high "intelligence" in playing chess. Usually, the realization of a chess program can be decomposed into two major parts: the Chess Engine (Artificial Intelligence) and the Shell (User Interface & Program Assist). This paper will introduce how to realize a Chinese Chess program. [Key words]: Chinese Chess; Artificial Intelligence (AI); Game Tree; Alpha-Beta Search; History Heuristic; User Interface; Multithreaded; Timer; List Box; MFC. 一、前言 我们的目标是实现一款有着一定下棋水平且交互友好的中国象棋人机对弈程序。 该程序功能包括： *人机对弈； *盲棋模式； （注：此功能为创新功能） *搜索深度设定； （电脑棋力选择） *棋子、棋盘样式选择； *悔棋、还原； *着法名称显示； *下棋双方计时； 整个程序的实现可分为两大部分： 一、人工智能部分（计算机下棋引擎） 该部分实现了如何让计算机下中国象棋，其中涉及人机博弈的基本理论及思想，是该程序的核心部分，同时也是本项目研究的重点所在。 二、界面及程序辅助部分 光有下棋引擎尚不能满足人机交互的基本要求，因此我们还需要一个框架（界面）来作为引擎的载体，同时提供一些诸如悔棋，计时之类的附属功能（程序辅助）来为程序增色添彩。 下面分别介绍各部分实现。由于界面及程序辅助部分涉及内容宽泛而又繁琐，因而本文只介绍其中重点部分以及我们在开发过程中曾经遇到过困难的地方。
【摘要】rfid技术作为物联网应用的核心关键技术，已经普及到生产和生活的各个领域，而如何提高rfid系统防冲突能力，减少总识别时间已成为当前急需解决的关键。本文提出的基于动态二进制的改进树型搜索算法通过简化阅读器发送的指令和冲突检测过程，并利用栈来保存已经被阅读器接收到的标签epc数据，能最大化的降低阅读器与标签之间的通信量，有效的提高标签的识别速度。仿真结果表明，相比于常规的确定性标签防冲突算法，该算法显著提高了性能，尤其在待识别标签数量较大的情况下，具有良好的应用前景。 【关键词】rfid；物联网；防冲突；树型搜索；epc 引言 随着由物联网引领的第三次全球信息化产业浪潮的不断推进，rfid（射频识别）技术已成为制造全球化、贸易全球化和物流全球化的核心推动力。无线射频识别技术（radio frequency identification，rfid）是一种利用无线射频方式在阅读器和标签之间进行非接触双向数据传输，以达到目标识别和数据交换目的的技术[1]。由于其具有非接触识别、可识别高速运动物体、抗恶劣环境、保密性强、可同时识别多个识别对象等优点，射频识别技术已成为当今自动识别数据收集行业发展最快的一种技术，目前其在交通管理、仓储管理和生产线自动化管理等诸多领域得到了越来越广泛的应用。 在rfid系统中，当有多个电子标签进入一个或多个阅读器感应区域的时候，阅读器与多个电子标签的同时通信会使得无线通信信号互相干扰，以致阅读器无法接收到正确的信息，这种情况一般称之为“冲突”或“碰撞”等。为了避免冲突的影响，rfid系统定义了一系列当冲突发生时的操作，而基于这些操作的方法就是防冲突算法[2]。 一、典型防冲突算法 对于要求低复杂度、低功耗以及低成本的rfid系统，最为通用的防冲突机制是时分多址复用（tdma）。目前流行的两类标签防冲突算法，主要包括随机性算法中的纯aloha、时隙aloha、动态帧时隙aloha算法等，确定性算法中的二进制树型搜索算法、bbt算法、qt算法等[3]。随机性防冲突算法由于随机性大，当大量标签读取时，帧冲突严重，正确率难以达到100%。相比而言，确定性防冲突算法的识别精度和识别效率有较大提高，因此被广泛应用。本文主要研究和分析基于tdma的确定性防冲突算法，但是目前的二进制算法由于存在较大的通信量和识别延时，因此有进一步改进的空间，本文的动态二进制的改进树型搜索算法便是为此而改进设计的。 二、确定性标签防冲突算法 确定性标签防碰撞算法是以阅读器为主动控制器，进入射频场的所有标签同时由阅读器进行控制和检查。阅读器依据标签的id号首先向标签发射不同的询问信号或指令，阅读器根据冲突的信号，按照二叉树深度优先搜索的思想，逐步缩小搜索范围，搜索符合条件的标签，直到找到规定的射频标签。该方法杜绝了随机性算法中的标签“饿死”的情况，具有100%的高识别率[4]。最典型的是二进制树型搜索算法，在此基础上，又出现了逐位比较的二进制树搜索算法[5]（bit-by-bit binary tree algorithm，bbt），问询树算法[6]（query binary treealgorithm，qt）等。 1.二进制树型搜索算法 二进制树型搜索算法中为了能辨认出阅读器中数据碰撞的比特位的准确位置，采用的是manchester编码[1]，该编码约定逻辑‘1’表示发送信号由1到0的转变即下降沿跳变，而逻辑‘0’表示发送信号由0到1的转变即上升沿跳变。若无状态跳变，视为非法数据，作为错误被识别。当两个或多个标签同时返回的某一数位有不同的值，则接收到的上升沿和下降沿相互抵消，以致出现“没有变化”的状态，阅读器由此可判断该位出现了碰撞。假设标签
博弈树的启发式搜索问题 A方、B方必须是完备博弈，它有三个条件： 1、A，B双方轮流博弈。博弈的结果只有三种情况：A胜，B败；A败，B胜；A，B平手。 2、任一方都了解当前的棋局和历史的棋局。 3、任一方都分析当前的棋局，并能作出有利于自己，而不利于对方的策略。 我们描述博弈过程采用与/或树 1、博弈的初始棋局作为初始节点 2、‘或’节点与‘与’节点逐层交替出现。自己一方扩展节点之间是‘或’，对方扩展节 点之间是‘与’。双方轮流扩展。 3、所有能使自己获胜的终局都是本原问题，相应的节点是可解节点。 本问题其实是一个构造博弈树的问题。对给定的棋局，该棋局中A，B方的棋子数相等，并且轮到A方下。这样构成一个初始棋局，称一个状态。当A或B下一个棋子后，又形成一个新的状态。 任何一方都希望自己取得胜利，因此当某一方有多个方案可供选择时，他总是跳最有利于自己而最不利对方的方案。此时我们站在A的立场上看，可供A选择的方案之间是‘或’的关系，可供B的方案之间是‘与’的关系。因为主动权在A上，A必须考虑任何一个可能被B选中的方案。 极大极小分析方法的特点： 1、它是为其中一方寻找一个最优的行动方案的方法 2、为了当前最优的方案，需要对各个方案能产生的后果进行比较，具体地说就是考虑每个方案实施后，对方可能采取的行动，并计算可能的得分 4、为了计算得分，需要根据问题的特性定义一个估价函数，用来计算当前博弈树端节点的 得分，该得分也称静态估值 5、当端节点估值后，再推算父节点的得分，推算方法是对于‘或’节点，选择子节点中最 大的得分作为自己的得分，对于‘与’节点，选择子节点中最小的得分作为自己的得分，父节点得得分也称倒退值 6、若某一个行动方案能获得最大得倒退值，则它就是当前最好得方案 在本问题中，假设棋盘为4*4的矩阵，A方的棋子为1，B方的棋子为－1，空格为0。 我们定义估价函数为：在某一棋局状态，A方棋子可能占满的整行，整列，整斜线总和与B 方棋子可能占满的整行，整列，整斜线总和的差。这儿的可能是指棋局上留出的空格让A 方或B方全摆放它的棋子。显然如果A方的大。它的下棋选择的策略范围就大。 对某个棋局用极大极小分析后，得出A下一步的最佳策略，同时也给出B的最不利A 的策略，这样一直循环，直到棋局上无空格，如果棋局上A已经胜出了。那么就意味着B 如何采取对A最不利的策略，A也能胜出，表明A处于必胜状态。 程序说明： 编写语言：Matlab6.5 主函数：Chess.m
第36卷 第7期2008年 7月 华 中 科 技 大 学 学 报(自然科学版) J.H uazhong U niv.o f Sci.&T ech.(N atural Science Edition)Vo l.36N o.7 Jul. 2008 收稿日期:2007-04-05. 作者简介:刘 宇(1976-),男,博士研究生,E -ma il:headheat@163.co m. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(5035020,50405032);国家重点基础研究发展计划资助项目 (2003CB716207). 基于有界k -d 树的最近点搜索算法 刘 宇 熊有伦 (华中科技大学机械科学与工程学院;数字制造装备与 技术国家重点实验室,湖北武汉430074) 摘要:提出了一种基于有界k -d 树的最近点搜索算法.算法的原理是:由根节点中的包围盒确定树中数据的空间范围,并在搜索过程中不断划分包围盒来缩小搜索范围,同时递归地计算查询点到包围盒的距离.结合优先级队列,基于有界k -d 树的最近点搜索算法拓展到搜索按距离远近排列的多个最近点.实测和仿真分析表明,本搜索算法的计算效率高于传统的搜索算法. 关 键 词:逆向工程;最近点搜索;有界k -d 树;包围盒 中图分类号:T P391 文献标识码:A 文章编号:1671-4512(2008)07-0073-04 Algorithm for searching nearest -neighbor based on the bounded k -d tree L iu Yu X iong Youlun (Colleg e of M echanical Science and Engineer ing;St ate Key Labor ator y o f Dig ital M anufacturing Equipment and T echno log y,H uazhong U niv ersity of Science and T echnolog y,W uhan 430074,China) Abstract :An alg orithm for searching nearest -neighbo r is proposed based on the bounded k -d tree of w hich the spatial range o f the data is restricted by the bounded box of the r oot node.The search area in the searching pr ocess is reduced by continually dividing bo unded bo xes.T he distance fr om a query point to a bounded bo x is also co mputed recursively.Co mbined w ith a pr io rity queue,the clo sest po int query alg orithm can be generalized to search mult-i nearest -neig hbor s o rdered by their distances to a query point.T he ex perim ents on bo th real and synthetic data sets show that the query alg orithm based on the bounded k -d tree is com putationally m ore efficient than some traditional alg orithm s.Key words :reverse engineering;nearest -neighbo r searching;bounded k -d tree;bounded box 在逆向工程中,基于离散坐标点的操作通常需要查询一点的相邻点[1,2].随着数据获取技术的飞速发展,需处理的数据点数目动辄数十万或上百万,提高相邻点查询算法的效率能有效提高逆向工程中数据处理的效率.k 维二叉搜索树(k -dimensional binary search trees ,简称k -d 树 [3] ), 是对k 维数据进行空间查询的有效数据结构,受到关注和研究[4~7],已在矢量量化、数据压缩、数据库匹配查询等方面得到了广泛应用. 本文将k -d 树与空间包围盒相结合,构造了有界k -d 树,提出了相应的最近点搜索算法. 1 有界k -d 树 与以往文献中不同的是,本文在有界k -d 树的内部节点中,定义了左右划分平面L l 和L r 来 表示对该节点中数据的划分(见图1),在整个树的根节点中还存储了一组主对角点的坐标来表示k -d 树中数据的包围盒.因此,有界k -d 树的内部节点由2个指向其他节点或者为空的指针、维数辨别量、2个划分值组成.有界k -d 树的叶节点则由指向该叶节点中所包含的数据点列的指针和表示该数据点列大小的值组成.
博弈树 实现计算机与人对弈，诸如象棋、围棋等双方对垒的游戏，是一件饶有趣味的事情。在这里，我们将讨论实现这种人机完备信息博弈时常用的树型结构及其基本算法。所谓人机完备信息博弈，是指人机对垒，依次轮流走步，而且双方的走步信息完全公开。 为了引起对弈者的兴趣，计算机一方必须尽可能多地知道对方己经走过的棋步和将可能走的棋步。对于编程者来说，要使得计算机能懂得比赛规则并记住当前格局，就得建立恰当的数据结构；要使得计算机能在对弈中选择最可能致胜的走步，就得为之设计一个“聪明”的算法。 博弈树适应了这两个需要，它将对垒的初始格局作为根结点，把所有由初始格局经过合法一步得到的新格局作为其子结点，然后以新格局为根，由此新格局产生的格局为其子结点，依次类推，得到一棵包罗对垒中各种可能格局变化的树，并通过对这棵树的遍历，分析确定计算机的走步。这棵树就是这里所说的博弈树。 [例1]井字棋游戏 问题描述： 从一个空的3*3的棋盘开始，甲乙二人轮流放置棋子到棋盘上未被占据的方格中。如果甲第一个放，他把棋子放在中央方格里；然后轮到乙放，他把棋子放在第一行中间的方格里；于是又轮到甲放，……，如此进行下去，判定胜负的方法是：若某一游戏者若有3枚棋子占据了一横线或一竖线，或一对角线，则该游戏者获胜；若至整个棋盘被占满还没有一方获胜，则为平局。 算法分析： 我们让计算机模拟甲方，称为max选手，与计算机对手的乙方称min选手，上述博弈由这两位选手对垒，双方依次轮流走步。 博弈树以棋盘状态作为结点。开始时空棋盘作为树根，max先放。max选择某个空格放置棋子后的棋盘所有可能状态，都作为根的子结点出现在树的第一层。第二层的结点是min 方走完后的可能棋盘状态，min方从第一层的某个结点出发，选择某个空格放置棋子后的所有可能棋盘状态都作为该结点的子结点出现在第二层。下图的树称作博弈树，树根并不是空棋盘，这棵树的第二层并不是游戏终止时的棋盘状态，我们还可以画出第三层、第四层、……的结点，但在一般情况下，由于计算机存储器大小和运算速度的限制，不能把博弈树构造到游戏终止时的棋盘状态，而只能构造到某一特定的深度。
中国象棋人机对弈游戏的设计与实现 摘要 象棋程序的实现可以被分为人工智能和界面程序辅助两大部分。人工智能部分主要体现计算机的下棋思路，既计算机如何进行思考并以最佳走法完成下一步，先由相应的搜索算法进行搜索，并对各种可能的走法进行估值，从中选择胜利面最大的一步；而界面及程序辅助部分主要便于用户通过以前的下棋步骤，更好地调整下棋思路，着法显示使用户能够清楚地知道下棋过程，更准确地把握整个局面。 本文首先研究了中国象棋在计算机中的表示问题，接着讨论如何产生着法一系列相关内容。其次研究了博弈树的极小极大搜索技术及在此基础上发展起来的Alpha-Beta剪枝算法，使用MFC文档视图体系结构和Visual C++开发工具，实现了一个具有一定棋力的中国象棋人机对弈程序。 关键词：中国象棋；人工智能；博弈树；Alpha-Beta搜索 The Design and Implementation of Chinese Chess Abstract The implementation of a chess program can be decomposed into two major parts: the artificial intelligence and the user interface and program assist. The part of artificial intelligence shows the way of computer thinking, and which step is the best step would be decided by it. Firstly, the computer uses search algorithms to search, and then evaluates every impossible step, finally choses the best one, the other part is used for the player to adjust his thought to the currently phases. The display of step list makes player know the process of chess distinctly, and let player make a better choice. This paper firstly studies how to represent a chess board in computer, then discusses how to generate legal moves. Secondly, this paper studies the mini-max searching procedure of Game Tree, and the Alpha-Beta pruning algorithm. A Chess-playing system is designed and developed, which is built on the integrated computer MFC SDI document view architecture by using Visual C++. Key words: Chinese chess; Artificial Intelligence; Game tree; Alpha-Beta searching 象棋设计研究方法 对于象棋来说，核心设计主要包括人工智能算法的以及整个游戏中界面及程序辅助部分的实现，主要用Visual C++ 进行开发，里面的MFC类库，使游戏开发更加方便，并利用人工智能相关搜索算法实现人工智能的着法生成，从而完善整个游戏的功能。 本文的目标是实现一款有着一定下棋水平且交互友好的中国象棋人机对弈程序。 该程序功能包括： *人机对弈； *搜索深度设定； （电脑棋力选择） *悔棋、还原； *着法名称显示；
南京信息工程大学 研究生实验报告 课程名称人工智能与专家系统 实验名称利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏学生姓名王灿田 学号 20111221332 院系信息与控制学院 专业系统分析与集成 任课教师梅平 2012年6月10日
利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏 1.α-β搜索过程 在极小极大搜索方法中，由于要先生成指定深度以内的所有节点，其节点数将随着搜索深度的增加承指数增长。这极大地限制了极小极大搜索方法的使用。能否在搜索深度不变的情况下，利用已有的搜索信息减少生成的节点数呢？ 设某博弈问题如下图所示，应用极小极大方法进行搜索。假设搜索的顺序为从下到上，从左到右。当计算完a的值为0后，由于b是极大节点，马上就可以知道b的值大于等于0。接下来求c的值。由于c是极小节点，由d的值为-3，知道c的值小于等于-3。而a和c都是b的子节点，所以即便不扩展节点e，也可以知道b的值一定为0了。所以在这种情况下，没有生成节点e的必要。同样，在知道b的值为0后，由于k是极小节点，所以立即知道k的值要小于等于0。而通过节点f、g，知道h的值至少为3。这样即便不扩展A所包围的那些节点，也能知道k的值一定为0。所以A包围的那些节点也没有生成的必要，不管这些节点取值如何，都不影响k的值。如果在搜索的过程中，充分利用这些信息，不就可以少生成很多节点，从而提高搜索的空间利用率吗？α-β过程正是这样一种搜索方法。 图1 MINIMAX过程是把搜索树的生成和格局估值这两个过程分开来进行，即先生成全部搜索树，然后再进行端节点静态估值和倒推值计算，这显然会导致低效率。如图1中，其中一个MIN节点要全部生成A、B、C、D四个节点，然后还要逐个计算其静态估值，最后在求倒推值阶段，才赋给这个MIN节点的倒推值－∞。其实，如果生成节点A后，马上进行静态估值，得知f（A）＝－∞之后，就可以断定再生成其余节点及进行静态计算是多余的，可以马上对MIN节点赋倒推值－∞，而丝毫不会影响MAX的最好优先走步的选择。这是一种极端的情况，实际上把生成和倒推估值结合起来进行，再根据一定的条件判定，有可能尽早修剪掉一些无用的分枝，同样可获得类似的效果，这就是α-β过程的基本思想。
思路： 1.使用堆栈列出所有可能的支路，因为树中支路个数为n-1。 2.判断支路是否包含所有节点，包含则为树。 核心函数： /** * 功能：获得图的所有树 * 参数：图的关联矩阵 * 返回：所有树的数组（以节点形式存放） */ Matrix GetAllTrees(const Matrix& m) { Matrix AllTrees; vector
#include 西安邮电大学 毕业设计（论文） 题目：基于android技术的中国象棋人机对 弈游戏的设计与实现 目录 摘要...................................................... I ABSTRACT .................................................... I I 1 绪论. (1) 1.1 研究背景 (1) 1.1.1中国象棋背景 (1) 1.1.2 Android系统简介 (1) 1.2 本论文研究意义 (3) 2设计相关技术理论 (5) 2.1 游戏系统开发平台及搭建 (5) 2.2 可行性研究 (6) 3游戏系统功能分析与设计 (7) 3.1 界面的需求分析 (7) 3.2游戏走棋需求设计分析 (7) 3.3类框架的设计 (8) 4 游戏系统的设计与实现 (9) 4.1游戏界面的设计 (9) 4.1.1 共有类ChessActivity的实现 (9) 4.1.2 辅助界面相关类的实现 (9) 4.1.3 游戏界面相关类的实现 (9) 4.2 中国象棋的规则及走法的实现 (10) 4.2.1行棋规则 (10) 4.2.2棋盘的表示 (22) 4.3 游戏人机会话的实现 (23) 4.3.1 着法的生成 (23) 4.3.2 搜索算法 (24) 4.3.3 局面评估 (26) 5 游戏系统模块的设计实现 (28) 5.1 欢迎界面 (28) 5.2菜单界面 (28) 5.3 帮助界面 (30) 5.4游戏界面 (30) 6 运行测试 (34) 7 结束语 (35) 致谢 (36) 参考文献 (37) 附录： (38) 译文 (48) 人工智能课程报告 人机对弈 班级： 报告组员： 学号：姓名： 学号：姓名： 学号：姓名： 学号：姓名： 2016年5月27日 人机对弈 博弈是一种竞争，而竞争现象广泛存在与社会活动的许多方面，因此博弈论也可以很自然地引深并应用到含有竞争现象的政治、经济、军事、外交等各个领域。然而，从狭义的“对弈”来讲，人机对弈也算是计算机领域博弈理论起源与基础，在人工智能方面更是一个重要的研究方向。 人机对弈很早就受到人工智能界的重视，早在60年代就已经出现了若干博弈程序，并达到了一定的水平。比较有影响的是1960年NNS国际象棋机的出现，以及60年代初期IBM完成的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋棋程序等等。 一、人机对弈的历史 李开复就读于卡内基梅隆大学期间，开发的“奥赛罗”人机对弈系统，该人机对弈系统在1988年击败了人类的国际象棋世界冠军Brian Rose因而名噪一时。这是世界上最早击败世界冠军的人机对弈系统。 1997年世界首席国际象棋大师卡斯帕罗夫与IBM公司生产的计算机“深蓝”的较量则是被称为人机对弈历史上最伟大的一次较量。据了解早在1989年卡斯帕罗夫曾击败过IBM的“深思”电脑棋手。之后IBM推出比“深思”运算速度还要快1000倍的“深蓝”。但在1997年这次较量中，经过多轮的激烈的角逐，结果是卡斯帕罗夫败。以1:2的结局输给了“深蓝”。这可谓是人工智能飞速发展的一个重要标志。 1995年9月21日，国际象棋冠军谢军与IBM公司生产的挑战者对弈，经过两个小时的较量，谢军与挑战者以1:1的局势打成了平局。1998年REBEL以5:3的优势战胜了当时世界排名第二的维斯瓦纳坦?阿南德。而在2004年中国首届国象人机大战上，中国棋后诸宸连输两场，最终负于紫光之星。 二、最新的人机对弈战局 2016年3月份，最引人注目的是韩国顶尖棋手李世石与谷歌生产的阿法尔的围棋赛。 我们知道围棋的复杂性是世界公认的，这个三千年前发端于中国的游戏变化路数层出不穷，被认为是一种极其复杂和富有变化的竞赛活动。几十年来，古老的围棋游戏一直是计算机难以涉足的领域。 但3月份的这场对弈的结局是九段围棋高手李世石三败于阿法尔。人类在人机对弈方面又一次地输给了机器。象棋、番棋、围棋等等，人类能赢智能机器的例子几乎没有。棋局本就是一种千变万化的历史颇深的游戏。尤其是围棋，不似 象棋软件人机开局库使用方法-三乐居士原著 相信大家都一直在听说，纯机永远是下不过人机的，真正的高手一定是人机高手！所以很多朋友一直在问我，人机到底是怎么回事？其实我个人理解，人机应该分为三个阶段，人机开局阶段，中局大量软件计算加少量人为判断阶段，残局大量人为判断加上软件计算阶段！那么今天先说说人机开局阶段！我个人是比较喜欢人机开局的，因为人机开局一般不会中刀而且对于棋力的提高绝对是有很大好处的，就像背棋谱一样，走的次数多了自然就记住了。一年以前，我的双核笔记本电脑在QQ新中国象棋高分一区(简称高一）里面用人机开局配上论坛上面现在的破解引擎也鲜有敌手，但是现在由于现在做库的大侠们不断的努力，使得人机开局越来越难占到优势，要是对于局面不熟悉的话，还很容易走成劣势局面！ 在开始之前，我们先来了解一下，软件是怎么调用开局库的！这里就以象棋旋风为例！首先打开你的软件点击-查看-窗口-开局库、你应该可以看到一个上面写了着法的库，比如炮二平五分数300257 胜局数89951 和局数89354 负局数69467 允许Y这些数字的意思就是我们这个库里面现在统计的开局红棋走炮二平五这步棋，红棋赢过89951盘和过89354盘输过69467盘，如果软件自己走的话，就会自动选择分数最高的一步棋走！我们做开局库的时候一般默认赢过一盘得2分和过一盘得1分，输的不得分！那么问题来了、比如走到中局一个地方有两个选择，第一步棋炮八平六胜10盘和2000负10000盘，那么开局库里面的分数就应该是2020分，而另外一个选择马六进七胜 200盘和100盘负10盘那么开局库里面的分数就应该是500分，要是我们人来判断的话，我相信所有的朋友都会选择第二种着法吧！但是软件不会。这就需要我们来人机了，呵呵。那么有的朋友说，我选择胜率高的不就可以了，那我再举个例子。比如还是两个着法，第一种胜5盘和0盘负0盘，胜率100%应该还可以了吧，第二种着法胜3000和1000负100再要大家选择的话，我想大家都会选择第二步了吧！因为也许下一步对方就可以脱谱了。那么究竟要怎么选择才好呢，简单的说，就是要胜得多胜率又高的，要是有一步胜500000和0负0的棋步可以选择就最好，没有的话就选择走的盘数多，胜率又高的！而且对不同的人，不同的机器，选择也应该不同。比如我的电脑好，对家的水平也很一般，那么久可以选择胜率高一点，走的盘数少一些的，尽快脱谱，如果我是后手，对家的实力很强，那么尽量把谱拖长一点，先谋求一盘和棋，等换成先手再想法突破也是一个不错的选择！ 另外，需要说的是，现在的兵河功能非常强大，支持观棋思考，如果时间充裕的话，可以再参考局面分数，这样更有把握。但是不要直接连线走子，开局像下棋一样，我一般会看看后面三步的变化。为什么要看呢，再举个例子。还是两步棋第一步胜2000和100负100第二步胜500和100负200，那么大家会说肯定第一步好，事实上，只要你再看看第一步后面对家的应发里面，显示，他有两步棋。第一种胜100和50输0第二种胜0和0输2000，很显然他会选择第一步，这下你就傻眼了！呵呵。一看这种情况就应该考虑第二步棋了！ 第三章 搜索策略课后习题及答案 一、选择题： 1. 启发式搜索中，通常OPEN表上的节点按照它们f函数值的_____顺序排列。 （ D ） A平均值 B 递减 C 最小 D递增 2. 按尼尔逊(Nilsson)提出的有序搜索基本算法指出,一个节点的希望程度大，则f值_____。 （ B ） A 不变化 B 小 C 大 D 为0 3. 如果重排OPEN表是依据f(x)=g(x)+h(x)进行的，则称该过程为_____。（ B ） A A*算法 B A算法 C有序搜索 D启发式搜索 4. 在与或树和与或图中，我们把没有任何父辈节点的节点叫做_____。 （ C ） A 叶节点 B端节点 C根节点 D 起始节点 5. 对于八数码问题： 起始棋局 —> 目标局棋 2 8 3 1 2 3 1 6 4 8 4 7 5 7 6 5 取h(n)=W(n)， W(n)用来计算对应于节点n的数据库中错放的棋子个数。请问需要扩展多少个节点才能到达目标？ （ C ） A 20 B 13 C 6 D 11 6. α-β剪枝技术中，一个MIN节点的β值等于其后继节点当前（ ）的最终倒 推值。 （ A ） A 最小 B 最大 C 平均 D α值 7. α-β剪枝技术中，“或”节点n的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点n以下的分枝可停止搜索，并使节点n的倒推值为α。这种剪枝称为_____。 （ A ） A β剪枝 B α剪枝 C α-β剪枝 D极小极大分析法 8. 宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的_____途径(如果有路径存在时)。 （ B ） A 可行 B 最短 C 最长 D 解答 9. A*算法是一种_____。 （ ABD ） A 图搜索策略 B 有序搜索算法 C 盲目搜索 D 启发式搜索 10. 应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法的算法就叫做_____。 （ C ） A 盲目搜索 B 深度优先搜索 C 有序搜索算法 D 极小极大分析法 二、 填空题： 1. OPEN表用于存放未扩展的节点，CLOSED表存放_已扩展_的节点。 2. 通常OPEN表记录了节点及其___ 父_节点。 毕业设计（论文） 题目：基于android技术的中国象棋人机对 弈游戏的设计与实现 毕业论文（设计）原创性声明 本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 作者签名：日期： 毕业论文（设计）授权使用说明 本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。 作者签名：指导教师签名： 日期：日期： 注意事项 1.设计（论文）的内容包括： 1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作） 2）原创性声明 3）中文摘要（300字左右）、关键词 4）外文摘要、关键词 5）目次页（附件不统一编入） 6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论 7）参考文献 8）致谢 9）附录（对论文支持必要时） 2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。 3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。 4.文字、图表要求： 1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写 2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画 3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印 4）图表应绘制于无格子的页面上 5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档 5.装订顺序 1）设计（论文） 2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订 深度优先搜索算法（Depth First Search），是搜索算法的一种。是沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。 当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。 如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。 如右图所示的二叉树： A 是第一个访问的，然后顺序是B、D，然后是E。接着再是C、F、G。 那么，怎么样才能来保证这个访问的顺序呢？ 分析一下，在遍历了根结点后，就开始遍历左子树，最后才是右子树。 因此可以借助堆栈的数据结构，由于堆栈是后进先出的顺序，由此可以先将右子树压栈，然后再对左子树压栈， 这样一来，左子树结点就存在了栈顶上，因此某结点的左子树能在它的右子树遍历之前被遍历。 深度优先遍历代码片段 //深度优先遍历 void depthFirstSearch(Tree root){ stack 象棋软件人机开局库使用方法-三乐居士原著相信大家都一直在听说，纯机永远是下不过人机的，真正的高手一定是人机高手！所以很多朋友一直在问我，人机到底是怎么回事？其实我个人理解，人机应该分为三个阶段，人机开局阶段，中局大量软件计算加少量人为判断阶段，残局大量人为判断加上软件计算阶段！那么今天先说说人机开局阶段！我个人是比较喜欢人机开局的，因为人机开局一般不会中刀而且对于棋力的提高绝对是有很大好处的，就像背棋谱一样，走的次数多了自然就记住了。一年以前，我的双核笔记本电脑在QQ新中国象棋高分一区(简称高一）里面用人机开局配上论坛上面现在的破解引擎也鲜有敌手，但是现在由于现在做库的大侠们不断的努力，使得人机开局越来越难占到优势，要是对于局面不熟悉的话，还很容易走成劣势局面！ 在开始之前，我们先来了解一下，软件是怎么调用开局库的！这里就以象棋旋风为例！首先打开你的软件点击-查看-窗口-开局库、你应该可以看到一个上面写了着法的库，比如炮二平五分数300257 胜局数89951 和局数 89354 负局数 69467 允许 Y这些数字的意思就是我们这个库里面现在统计的开局红棋走炮二平五这步棋，红棋赢过89951盘和过89354盘输过69467盘，如果软件自己走的话，就会自动选择分数最高的一步棋走！我们做开局库的时候一般默认赢过一盘得2分和过一盘得1分，输的不得分！那么问题来了、比如走到中局一个地方有两个选择，第一步棋炮八平六胜10盘和2000负10000盘，那么开局库里面的分数就应该是2020分，而另外一个选择马六进七胜 200盘和100 盘负10盘那么开局库里面的分数就应该是500分，要是我们人来判断的话，我相信所有的朋友都会选择第二种着法吧！但是软件不会。这就需要我们来人机了，呵呵。那么有的朋友说，我选择胜率高的不就可以了，那我再举个例子。比如还是两个着法，第一种胜5盘和0盘负0盘，胜率100%应该还可以了吧，第二种着法胜3000和1000负100再要大家选择的话，我想大家都会选择第二步了吧！因为也许下一步对方就可以脱谱了。那么究竟要怎么选择才好呢，简单的说，就是要胜得多胜率又高的，要是有一步胜500000和0负0的棋步可以选择就最好，没有的话就选择走的盘数多，胜率又高的！而且对不同的人，不同的机器，选择也应该不同。比如我的电脑好，对家的水平也很一般，那么久可以选择胜率高一点，走的盘数少一些的，尽快脱谱，如果我是后手，对家的实力很强，那么尽量把谱拖长一点，先谋求一盘和棋，等换成先手再想法突破也是一个不错的选择！ 另外，需要说的是，现在的兵河功能非常强大，支持观棋思考，如果时间充裕的话，可以再参考局面分数，这样更有把握。但是不要直接连线走子，开局像下棋一样，我一般会看看后面三步的变化。为什么要看呢，再举个例子。还是两步棋第一步胜2000和100负100第二步胜500和100负200，那么大家会说肯定第一步好，事实上，只要你再看看第一步后面对家的应发里面，显示，他有两步棋。第一种胜100和50输0第二种胜0和0输2000，很显然他会选择第一步，这下你就傻眼了！呵呵。一看这种情况就应该考虑第二步棋了！ 实在不会的，个人推荐先用小型纯机库纯机走。没库了换上大库继续！基于Android技术的中国象棋人机对弈游戏的设计与实现
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