博弈树搜索算法在中国象棋中的应用

“理治棋壮”中国象棋计算机博弈引擎基本数据结构与模块设计说明

///棋手（红方／黑方） typedef unsigned char PLAYER; ///棋子 typedef unsigned char CHESSMAN; ///棋盘坐标（16*16表示法） typedef unsigned char BDPOINT; ///哈希数（64位） typedef long long HASHNUM; ///搜索棋局深度（采用迭代深化搜索后此常量暂不使用） const int SEARCH_DEPTH = 4; ///最大搜索棋局深度（用于迭代深化搜索） const int MAX_SEARCH_DEPTH = 16; ///静态搜索时最大延伸搜索棋局深度 const int MAX_QUIES_DEPTH = 16; ///每步最长搜索时间（以秒计，用于迭代深化搜索） const int LONGEST_SEARCH_TIME = 5; ///搜索时每层最多保存棋局个数 const int SEARCH_WIDTH = 80; ///表示当前局面是死局面的评估值，此值应小于我方失去所有棋子的分数 const int NO_BEST_MOVE = -20000; ///表示每步搜索时间超时的评估值（用于迭代深化搜索），此值应小于我方失去所有棋子的分数 const int TIME_OVER = -65432; ///表示当前局面在置换表中不存在的评估值，此值应小于我方失去所有棋子的分数 const int NOT_IN_TT = -60000; ///局面正常情况（不失将帅）一方可能的最高评估值 const int MAX_VALUE_OF_BOARD = 2000; ///棋手编码 enum Player { RED = 0, BLACK = 1 }; ///棋子编码。注意：用unsigned char 类型的position 数组存储棋子编码，

实验二：利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏

实验二：利用α-β搜索过程的博弈树搜索算法编写一字棋游戏(3学时)一、实验目的与要求（1）了解极大极小算法的原理和使用方法，并学会用α-β剪枝来提高算法的效率。

（2）使用C语言平台，编写一个智能井字棋游戏。

（3）结合极大极小算法的使用方法和α-β剪枝，让机器与人对弈时不但有智能的特征，而且计算的效率也比较高。

二、实验原理一字棋游戏是一个流传已久的传统游戏。

游戏由两个人轮流来下，分别用“X”和“O”来代替自身的棋子。

棋盘分9个格，双方可以在轮到自己下的时候，可以用棋子占领其中一个空的格子。

如果双方中有一方的棋子可以连成一条直线，则这一方判胜，对方判负。

当所有的格子都被占领，但双方都无法使棋子连成一条直线的话，则判和棋。

这是一个智能型的一字棋游戏，机器可以模拟人与用户对弈。

当轮到机器来下的时候，机器会根据当前棋局的形势，利用极大极小算法算出一个评价值，判断如何下才对自身最有利，同时也是对方来说对不利的，然后下在评价值最高的地方。

另外利用α-β剪枝，使机器在搜索评价值的时候不用扩展不必要的结点，从而提高机器计算的效率。

在用户界面方法，用一个3×3的井字格来显示用户与机器下的结果。

当要求用户输入数据的时候会有提示信息。

用户在下的过程中可以中途按下“0”退出。

当用户与计算机分出了胜负后，机器会显示出比赛的结果，并按任意键退出。

如果用户在下棋的过程中，输入的是非法字符，机器不会做出反应。

三、实验步骤和过程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。

中国象棋博弈算法研究(XFS算法)毕业论文

毕业论文声明本人郑重声明：1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。

除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。

对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。

本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。

3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。

4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。

论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。

论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。

对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。

学位论文作者（签名）：年月关于毕业论文使用授权的声明本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。

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同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。

本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。

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基于QT的中国象棋算法设计与实现方案

1.3
本系统主要用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。
该象棋人机博弈系统实现的功能主要包括：
1、选手选择（人或电脑）；
2、人机对弈（人与电脑竞技）；
3、悔棋、还原；
4、着法名称显示（象棋走棋规范名称）。
This article is based on research and analysis on the game tree, has to find and use Minimax α-β pruning algorithm for finding the next improvement, the process of Chinese chess and chess for a useful discussion.
Abstract
Chinese chess development has been several thousand years of history, and it is the wisdom of the Chinese nation. In China, the popularity of Chinese chess board is unmatched by other large to international and domestic competitions, small community streets。
Finally, on this basis, the use of object-oriented technology, integrated structured programming method, all of the operating logic encapsulated in a class-based system to achieve Chinese chess game game tree algorithm. The system uses QT development tools to achieve human-computer chess and Chinese chess program that has a double battle of c的电子棋盘，后来升级到电视游戏机。开始出现的一些容量很小的象棋软件如：DOS界面《将族》、WIN31程序的《中国象棋》等等，与其说人类下不过电脑，倒不如说是没有耐性等待电脑程序慢吞吞的搜索算法，有时甚至怀疑软件是否在搜索中死掉了。后来，网络上先后出现了真正的WINDOWS窗口界面的象棋专业高级软件《棋隐》、《象棋世家》、《象棋参谋》、《象棋奇兵》等。总而言之，各类象棋软件既有自身的优点，也存在共通性的缺陷，如：中局审势不够智能化，走不出弃子取势的人性化佳构，残局时智力明显低于人脑，难以走出残局例胜的必然着法等。放眼未来，象棋软件已经走完了一波持续上涨的行情，有可能出现逐步降温的滑坡趋势。

基于数据库自学习的中国象棋研究

基于数据库自学习的中国象棋研究象棋软件一般可以通过很多方法提高棋力，但最好的方法是优化数据结构、改进搜索方式，这两种方法都有很高的博弈水平，但机器学习能力都较差。

以前应用数据库自学习的方法都存在很大的缺陷。

文章通过将判断失误的关键着法和局面值存储到数据库中，从而使后面的象棋步骤当中相同局面时转变策略，避免相同的失误步骤，从而实现自学习能力。

标签：数据库；博弈树搜索；关键着法引言目前，象棋软件大多数存在的问题是不具有自学习能力，以前主要应用提高数据结构和计算机运行速度的方式来改进象棋软件的水平，而很少应用通过数据库记录计算机下棋过程中好的着法和局面值的方法，这种方法可以使计算机在以后相同局面时，转变象棋软件策略，不重复失败的老路，实现自学习能力。

1 棋类游戏典型的自学习方法目前，自学习能力的实现方法有很多种，最主要有两种：一是应用加强的学习方法（包括三个方面：加强学习与神经网络相结合、同数据库结合以及瞬时差分TD算法）；二是自适应遗传算法，其中重点是加强学习的TD方法。

1.1 加强学习同神经网络结合（RBP）在计算机棋类软件的发展过程中，机器自学习能力的发展有着成功的应用，比如Gerald Tesauro在1995年推出的西洋双陆棋TD-Gammon。

通过150万盘比赛，最后取得世界冠军的水平。

国内也有这方面的相关研究，王一非，哈尔滨工程大学硕士，2007年在其毕业论文中详细的说明并提出了应用RBP的缺点：神经网络运算量太大，自学习过程时间长，收敛时间过慢。

1.2 加强学习同数据库结合长沙理工大学硕士付强2006年在其论文《基于激励学习的中国象棋研究》中已经提出了将象棋软件和数据库结合的方法，记录最好着法值，来提高自学习能力。

经过1万多盘比赛结果，已经下败了传统软件。

1.3 瞬时差分TD 算法早在1999年，ChrisSzeto就提出瞬时差分TD算法来优化棋类软件。

经过多次游戏实验，将修正后的棋子子力值保存到数据库中，比之前通过经验与试算估计的方法更容易取得比赛的胜利，说明起到了优化作用。

博弈树的搜索

极小极大过程
0
1 1
极大
极小
6
0
3
1
0
-3
3
-3
-3
-2
1
-3
6
-3
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
一字棋游戏
设有一个三行三列的棋盘，两个棋手轮流走步，每个棋手走时往空格上摆一个自己的棋子，谁先使自己的棋子成三子一线为赢。设程序方MAX的棋子用（×）表示，对手MIN的棋子用（○）表示，MAX先走。静态估计函数f（p）规定如下： 1. 若 P是 MAX的必胜局，则 e(P) = +∞ ； 2. 若 P是 MIN的必胜局，则 e(P) = -∞ ； 3. 若P对MAX、MIN都是胜负未定局，则 e(P) = e(+P)－e(-P) 其中，e(+P)表示棋局 P上有可能使× 成三子一线的数目；e(-P)表示棋局 P上有可能使 ○成三子一线的数目。
中国象棋

一盘棋平均走50步，总状态数约为10的161次方。假设1毫微秒走一步，约需10的145次方年。结论：不可能穷举。
博弈树是与/或树

双方都希望自己能够获胜。因此，当任何一方走步时，都是试图选择对自己最为有利，而对另一方最为不利的每一步，可供自己选择的行动方案之间是“或”的关系，原因在于选择哪个方案完全是由自己决定的；而可供MIN选择的行动方案之间则是 “与”的关系，原因是主动权掌握在MIN手里，任何一个方

α-β
α值为MAX节点（“或”节点）倒推值的下确界

基于QT的中国象棋算法设计与实现论文

基于QT的中国象棋算法设计与实现摘要中国象棋发展至今已有数千年的历史了，它是中华民族智慧的结晶。

在我国，中国象棋的普及程度是其它棋类无法比拟的，大至国际、国内比赛，小至社区街道。

本文章在研究分析对局树的基础上,先后运用极大极小查找和α-β修剪对查找下一步的算法进行了改进,并对中国象棋的对弈过程进行了有益的探讨。

最后在此基础上,运用面向对象的技术,综合结构化程序设计方法,将所有的操作逻辑封装于类,实现基于对局树算法的中国象棋游戏系统。

系统使用QT开发工具，实现了一个具有一定棋力的中国象棋人机对弈和双人对战程序。

关键词：中国象棋人工智能博弈树Alpha-Beta搜索With the implementation of Chinese chess algorithm design based on QTAbstractChinese chess development has been several thousand years of history, and it is the wisdom of the Chinese nation. In China, the popularity of Chinese chess board is unmatched by other large to international and domestic competitions, small community streets。

This article is based on research and analysis on the game tree, has to find and use Minimax α-β pruning algorithm for finding the nex t improvement, the process of Chinese chess and chess for a useful discussion.Finally, on this basis, the use of object-oriented technology, integrated structured programming method, all of the operating logic encapsulated in a class-based system to achieve Chinese chess game game tree algorithm. The system uses QT development tools to achieve human-computer chess and Chinese chess program that has a double battle of chess. Key words: Chinese chess; artificial intelligence;game tree;Alpha-Beta search目录摘要 (i)Abstract (ii)1 绪论 (1)1.1 中国象棋游戏设计背景和研究意义 (1)1.2 国内外象棋软件发展概况 (1)1.3 中国象棋游戏设计研究方法 (1)1.4 本文的主要工作 (2)2 系统的分析和设计 (3)2.1 棋盘和棋子的表示 (3)2.2 着法生成 (5)3 博弈程序的实现 (7)3.1 搜索算法 (7)3.2 估值函数（Evaluation Function） (11)3.2.1 估值函数简介 (11)3.2.2 估值函数的优化 (12)3.2.3 着法排序 (13)3.3 局面评估 (16)4 走棋程序的实现 (20)4.1 悔棋和还原功能的实现 (20)4.2 着法名称显示功能的实现 (22)4.3 主要函数 (26)4.4 将军检测 (30)5 系统实现 (31)5.1 系统的整体规划 (31)5.2 对弈功能的实现 (32)总结 (38)参考文献 (39)致谢 (40)外文原文 (41)中文翻译 (48)1 绪论1.1 中国象棋游戏设计背景和研究意义中国象棋游戏流传至今已经有数千年的历史了，是一种古老的文化，它集文化、科学、艺术、竞技于一体，有利于开发人的智慧，锻炼人的思维，培养人的毅力，增强人的竞争意识。

[转载]中国象棋软件-引擎实现（四）搜索算法

// 判断游戏是否结束，若结束则根据当前下棋方返回相应的极值，否则返回0 // 当前下棋方胜则返回极大值，当前下棋方败则返回极小值（下棋方追求极大值） int IsGameOver( int fWhoseTurn );
// 执行着法，返回ptTo位置的棋子状况。即若吃掉子返回被吃掉的子，没有吃子则返回0 BYTE DoMove( CCHESSMOVE * move );
然而，下棋是一个你来我往的交替进行并且相互“较劲”的过程，由于每一方都会尽可能将局面导向对自己有利而对对方不利的形势。所以有些“暂时”看来很不错的局面由于可能会产生很糟糕的局面因而根本没有考虑的价值。所以当你看到某个局面有可能产生很糟糕的局面时（确切地说这里的“很糟糕”是与之前所分析的情况相比较而言的），你应当立刻停止对其剩余子结点的分析——不要对它再报任何幻想了，如果你选择了它，则你必将得到那个很糟糕的局面，甚至更糟……这样一来便可以很大程度上减少搜索的工作量，提高搜索效率。这称为“树的剪裁”。为了便于大家理解，下面我援引ElephantBoard的主页上所翻译的《Alpha-Beta搜索》中的一个“口袋的例子”，原文作者是 Bruce Moreland (brucemo@)。口袋的例子：
int iBestmove = -1;
for( i = 0; i < nCount; i ++ ) {
nCChessID = DoMove( & MoveList[nDepth][i] ); // 执行着法（生成新节点） nScore = - AlphaBeta_HH( nDepth - 1, -beta, -alpha );//递归调用AlphaBeta_HH UndoMove( & MoveList[nDepth][i], nCChessID ); // 撤销执行（删除节点）