基于Alpha-Beta剪枝法的中国象棋博弈系统研究

目前国内中国象棋人机博弈方面的研究相对落后。针对这一状况,设计了一个中国象棋博弈系统,本系统实现前台界面、棋盘表示、着法生成、棋局评估、博弈树搜索等必要过程。棋局评估考虚到了棋子的基本值、灵活性、受攻击度、受保护度,棋子位置附加值等。搜索引擎采用Alpha-Beta剪枝法。整个系统功能完备,具有较强的象棋对弈水平,为相关研究提供了较强的借鉴意义和参考价值。     

人工智能技术在中国象棋博弈中的应用与发展

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学.人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等.而机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一.     

人工智能烽火点燃中国象棋——记"浪潮杯"首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨2006中国机器博弈学术研讨会、"浪潮杯"首届中国象棋人机大战

2006年适逢人工智能学科创立50周年。作为学术纪念活动,首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨2006中国机器博弈学术研讨会,以及首届中国象棋人机大战于8月上旬在北京隆重举行。本次活动是由中国人工智能学会主办,东北大学、清华大学、北京理工大学联合承办,并得到了浪潮集团的冠名赞助。机器博弈锦标赛云集了棋天大圣、象棋奇兵等历届世界棋类奥赛三甲的棋软代表队,也不乏有理治棋壮等新秀露面;而人机大战则汇聚了柳大华、徐天和、卜凤波等知名象棋大师以及25位网络海选的业余高手,共同迎战浪潮天梭超级计算机。     

基于Alpha-Beta搜索算法的中国象棋人机对战的设计与实现

计算机博弈是人工智能研究的一个重要分支,人类在计算机博弈领域的研究取得了大量的研究成果,这些成果在人工智能领域产生了重要影响。中国象棋计算机博弈的研究起步晚于国际象棋,但国际象棋计算机博弈研究的成果为我们提供了很多的借鉴技术。近年来随着研究的不断深入,中国象棋计算机博弈越来越成为继国际象棋后计算机博弈研究的热点之一。     

基于不平衡学习的分类器博弈模型及其在中国象棋中的应用

计算机博弈是人工智能领域中的热点研究课题.传统计算机博弈模型使用极大极小搜索与评估函数相结合的方式,棋力高低依赖于搜索的深度.在计算性能较低的平台上,搜索深度加深会延长反应时间.因此,提出了一种应用不平衡学习技术使用专家谱训练分类器的机器博弈解决方案,反应时间只相当于一层搜索,且更能体现学习的特性,使用3种经典的不平衡...     

一种博弈树静态估值算法--△Feature状态估值

在考虑下棋操作对棋盘影响的局部性后,提出了棋博弈的△feature状态估值算法,通过计算博弈树中相邻结点的特征变化来避免在叶结点上扫描整个棋盘,有效地减少了静态估值的时间开销。若棋子影响的局部范围足够小,还可以考虑将局部范围的所有情况列成表,以查表代替棋形匹配。ΔAFeature状态估值算法也可以与其它优化博弈树搜索的方法一同使用,达到更好的效果。     

一种博弈树静态估值算法——ΔFeature状态估值

在考虑下棋操作对棋盘影响的局部性后,提出了棋博弈的Δfeature状态估值算法,通过计算博弈树中相邻结点的特征变化来避免在叶结点上扫描整个棋盘,有效地减少了静态估值的时间开销。若棋子影响的局部范围足够小,还可以考虑将局部范围的所有情况列成表,以查表代替棋形匹配。ΔFeature状态估值算法也可以与其它优化博弈树搜索的方法一同使用,达到更好的效果。     

分布式博弈树搜索算法

本文提出了分布式博弈树搜索ＤＤＳ算法，从通信开销、存储开销、加速比等方面分析了算法性能，并与ＳＳＳ和α－β算法在搜索结点个数方面作了比较，模拟实验表明ＤＤＳ是一种高效实用的分布式搜索算法。     

中国象棋计算机博弈中的一种数据结构方法

基于人工免疫算法提出了在中国象棋中建立哈希表的实用方法。该方法将棋面表示成一个10×9的矩阵,应用人工免疫算法抗原抗体互识别的形式模型和矩阵奇异值分解与形式模型的关系,得到具有稳定结合的最低结合能量抗原抗体对,根据这一抗原抗体对的某些表位和对位的组合得到哈希值,并随机产生10万个不同象棋棋面的样本空间,验证该方法的有效性,得到在样本空间中无冲突的结果。实践表明,该方法有较好的散列哈希值的能力,实现了计算机棋力的实际增长,在计算机象棋对弈以及其它领域的博弈研究中有实际的应用价值。     

五道棋计算机博弈程序的设计与实现

针对民间五道棋博弈游戏,设计并实现五道棋计算机博弈程序。介绍程序的功能、设计目标,给出程序中关键问题的处理方法和软件实现方法。经实际应用证明,五道棋计算机博弈程序运行速度快、稳定可靠。该博弈程序的设计与实现对完成其他民间棋类的计算机博弈程序具有一定的参考价值。     

计算机博弈之六子棋的主要技术分析

该文主要介绍了六子棋博弈的四个主要部分:状态表示,走法生成,评估函数以及搜索算法,并分析了当前的主要技术及其优缺点。而且对搜索算法进行了一定的优化,为计算机博弈研究提供了一定的参考。     

博弈算法在黑白棋中的应用

计算机博弈是一种对策性游戏,是人工智能的主要研究领域之一,它涉及人工智能中的搜索方法、推理技术和决策规划等。目前广泛研究的是确定的、二人、零和、完备信息的博弈搜索。文中通过一个黑白棋程序的设计,将生成的博弈树节点的估值过程和对博弈树搜索过程相结合,采用传统的Alpha-Beta剪枝和极大-极小原则方法给出了博弈程序设计的核心内容:包括博弈树搜索和估值函数两个方面,提出了对原算法的一种改进,该算法提高了搜索速度。实验结果验证了算法的有效性。     

中国象棋人机对弈的自学习方法研究

机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋,但是涉足学者太少,具有自学习能力的就更少了。介绍了中国象棋人机对弈原理,给出了近年来几类典型的评估函数自学习方法及其原理,通过比较得出了最适合中国象棋使用的学习方法。分析了这些方法尚存在的问题,并提出了未来的研究方向。     

中国象棋人机对弈的自学习方法研究

机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋，但是涉足学者太少，具有自学习能力的就更少了。介绍了中国象棋人机对弈原理，给出了近年来几类典型的评估函数学习方法及其原理，通过比较得出了最适合中国象棋使用的学习方法。分析了这些方法尚存在的问题，并提出了未来研究方向。     

六子棋智能博弈系统的研究与实现

六子棋作为一个新兴的游戏,已在棋类计算机智能博弈领域占有重要的位置,其为保证竞赛公平性而采取的一步两子的规则对计算机博弈的效率是很大的考验。为此,在实现六子棋博弈系统状态表示、搜索策略和评估函数几大核心框架的基础上．提出“路”的概念,简化评估函数类型,有效提高博弈性能。     

六子棋智能博弈系统的研究与实现

六子棋作为一个新兴的游戏,已在棋类计算机智能博弈领域占有重要的位置,其为保证竞赛公平性而采取的一步两子的规则对计算机博弈的效率是很大的考验。为此,在实现六子棋博弈系统状态表示、搜索策略和评估函数几大核心框架的基础上,提出路的概念,简化评估函数类型,有效提高博弈性能。     

An Active Symbols Theory of Chess Intuition

The well-known game of chess has traditionally been modeled in artificial intelligence studies by search engines with advanced pruning techniques. The models were thus centered on an inference engine manipulating passive symbols in the form of tokens. It is beyond doubt, however, that human players do not carry out such processes. Instead, chess masters instead carry out perceptual processes, carefully categorizing the chunks perceived in a position and gradually building complex dynamic structures to represent the subtle pressures embedded in the positions. In this paper we will consider two hypotheses concerning the underlying subcognitive processes and architecture. In the first hypothesis, a multiple-leveled chess representational structure is presented, which includes distance graphs (with varying levels of quality) between pieces, piece mobilities, and abstract roles. These representational schemes seem to account for numerous characteristics of human player’s psychology. The second hypothesis concerns the extension of the architecture proposed in the Copycat project as central for modeling the emergent intuitive perception of a chess position. We provide a synthesis on how the postulated architecture models chess intuition as an emergent mixture of simultaneous distance estimations, chunk perceptions, abstract role awareness, and intention activations. This is an alternative model to the traditional AI approaches, focusing on the philosophy of active symbols.