象棋智能对弈技术的应用研究
基于qt的中国象棋人机对弈的设计思路与实现
• 147•本文通过构建QT人机交互界面，实现一个中国象棋人机对弈程序。
文中阐述系统的设计思路，以及Alpha-Beta剪枝算法的基本原理，实现走棋程序搜索深度达到5层，平均每次的搜索时间1——2秒左右，属于可以接收的时间限度。
中国象棋被称作中国文化的国粹，可以锻炼人的思维水平。
随着人工智能的发展，推进了博弈论在人工智能领域的研究。
最早研究棋类博弈的是美国科学家香农，他提出了以数的函数评价局面的优劣，还提出了两种对博弈树进行搜索的策略（陈钧，中国象棋人机博弈系统的设计与实现：厦门大学，2013）。
如今已经出现很多著名的象棋软件，水平都是非常高的。
1 数据结构1.1 棋盘和棋子的编码建立系统的第一步是建立棋盘和棋子的属性模型，象棋共有32个棋子，每一方有其中棋子，用一个数字表示一颗棋子，将棋盘上的32颗棋子表示成如下表：表1 棋子的表示方法红方帅仕相马车炮兵表示数1617,1819,2021,2223,2425,2627～31黑方将士象馬車炮卒表示数3233,3435,3637,3839,4041,4243～47 1.2 着法生成着法生成就对某个局面下的走棋方的所有棋子生成所有合法的走法，并将其存入走法数组中。
每一种棋子有多种不同的走法，走法生成模块也是搜索模块将要频繁调用的模块，因此搜索模块要对博弈树进行展开的话，必然要模拟和撤销所有可能的走法。
采用以空间换时间的程序设计思路，把判断棋子是否在棋盘内、哪方的棋盘、是否在九宫格内都提前内置到几个一维数组中。
1.3 将军检测当己方被对方将军时，必须应将，如果没能来应将，则判负。
另一种是将帅不能对面的问题，这一步被视为不合法的走棋。
思路是假设自己是对方的某个攻击棋子，然后将本方的将帅是否在攻击棋子的进攻路线上，一般存在某个攻击棋子，就返回一个bool值。
1.4 长捉和长将长将指的是循环将军，是违反象棋规则的走法；而常将则是一种制敌策略。
在此设计中要加入判断是否存才长将的策略，否则很可能会无限制的循环。
象棋引擎原理
象棋引擎原理介绍象棋引擎是一种能够独立思考并决策下一步棋的计算机程序。
在现代人工智能技术的支持下，象棋引擎已经实现了很高的水平，并且在与世界冠军进行对弈时常常能够取得胜利。
本文将深入探讨象棋引擎的原理，包括搜索算法、评估函数以及剪枝等关键技术。
搜索算法搜索算法是象棋引擎最核心的部分，它负责在棋盘上考虑所有可能的走法，找到最佳的下一步棋。
以下是一些常见的搜索算法：极小化极大搜索极小化极大搜索是一种博弈论的算法，它可以在以回合制为基础的游戏中找到最佳的下一步走法。
象棋正是这样一种游戏，因此极小化极大搜索算法非常适用。
该算法通过交替进行最大化和最小化的操作来评估每一步棋的价值，最终找到最佳的走法。
然而，由于象棋的搜索空间非常大，通常需要利用剪枝等技术来提高搜索效率。
Alpha-Beta剪枝Alpha-Beta剪枝是一种搜索算法的优化技术，它通过排除一些不必要的搜索路径来减少搜索时间。
具体来说，当搜索到某个节点时，如果发现该节点的值已经超出了当前已知的最佳值范围，那么就可以停止继续搜索该节点的子节点，从而提高搜索效率。
Alpha-Beta剪枝是象棋引擎中最重要的优化技术之一。
迭代加深搜索迭代加深搜索是一种综合利用深度优先搜索和广度优先搜索的搜索算法。
它通过逐渐增加搜索的深度来提高搜索效果，充分利用之前的搜索结果。
迭代加深搜索在象棋引擎中被广泛应用，并被证明比传统的固定搜索深度的算法更有效。
评估函数评估函数是象棋引擎用来评估当前棋局优劣的关键组成部分。
它通过分析棋局中各种因素，如棋子的位置、棋盘的控制情况等来计算出一个分数。
评估函数的好坏直接影响了象棋引擎的决策能力。
以下是一些常见的评估函数的因素：材料平衡在象棋中，各种棋子具有不同的价值，评估函数会根据每种棋子的数量和价值来计算材料的平衡情况。
一般来说，材料平衡对于评估棋局的优劣是一个很重要的指标。
位置价值位置价值主要考虑棋子在棋盘上的位置，不同的位置对棋子的控制能力以及攻击和防守的能力都有影响。
一种智能博弈象棋机器人
2021.13科学技术创新一种智能博弈象棋机器人任帅张云飞（黑龙江科技大学，黑龙江哈尔滨150028）智能象棋机器人以树莓派为控制核心，由棋盘及棋子、光杆、传送带、齿轮、齿条等部分组成。
该机器人的操作流程一般通过摄像头来矫正棋盘并且对棋盘的位置进行定位，然后在实时检测棋子的位置的变动，通过玩家象棋在棋盘上的落子的位置，然后输入到象棋的算法中，从而得到接下来得到象棋的应下的坐标位置。
之后通过串口通信，把象棋落子的坐标传给stm32单片机,单片机在控制舵机来完成棋子的抓取与放置的动作，从而真正实现了人机交互的智能博弈象棋机器人。
1智能象棋机器人的设计本文设计了一种具有人机交互的象棋机器人。
该结构主要包括光轴、轴承、滑块、支架等部分。
在滑块上存在四个直线轴承以方便光杆的运动，在电机架上装有两个步进电机用以控制光杆的移动，在机架旁边装有两个支座用以支撑整个机械结构。
在滑块上部放有一个接头，并在光杆末尾也放置一个接头用以安置光杆。
在前部接头上放置齿轮和齿条，通过驱动舵机来使衔铁装置上下运动。
设计的智能象棋机器人通过采用带传动和导轨实现x，y轴的运动，从而使棋子达到准确位置。
通过齿轮齿条传动实现拾棋子和放棋子的动作。
智能象棋机器人整体外部侧面结构示意图如图1所示。
图1整体外部结构图2智能象棋机器人的使用原理和流程2.1机器视觉部分在树莓派上,移植使用opencv做视觉处理部分，主要负责棋盘定位、局面判断部分工作。
2.1.1霍夫圆变换理论(Paul Hough)Paul Hough于1962年提出一种简单的检测图形的算法，并将其命名为Hough变换。
Hough变换将图像空间中的图形检测对应为参数空间的投票统计，将图像空间和参数空间形成映射关系。
通常将参数空间称作Hough空间，投票的维数取决于检测图形的参数的个数。
结合opencvAPI实现对圆形目标的定位，相对于色彩匹配、模板匹配、深度学习等方式定位棋盘有着操作简单、稳定性高、计算代价低、执行效率高、可用于嵌入式平台等优势。
棋牌游戏——中国象棋人机对弈
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象棋规则类的实现
会玩中国象棋的人都知道，象棋的规则是很多的，“马 走日，象走田”等，GuiZe类就是对这些规则进行封装 的类，当玩家需要走某步棋时，需要通过该类判断是否 可以走。
象棋规则类GuiZe的框架 走法判断方法canMove的架构 帅、士、象、兵的规则介绍 将、车、马、炮的规则介绍 走法产生方法allPossibleMoves的架构 走法产生方法allPossibleMoves的完善
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辅助界面相关类的实现
接下来将对本游戏的除了主游戏界面之外的其他界面以 及相关线程进行介绍，开发步骤如下。
欢迎界面WelcomeView的介绍 欢迎界面动画生成类WelcomeViewThread的介绍 菜单界面MenuView的介绍 帮助界面HelpView的介绍
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帅、士的走法
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象、兵的走法
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车、马的走法
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炮的走法
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游戏界面的完善
前面已经将游戏界面需要的地图以及实体进行了介绍， 接下来将使用之前开发的各个类来完善游戏的主界面， 完成本游戏的开发。
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易则易知，简则易从。 易知则有亲，易从则有功。 有亲则可久，有功则可大。 可久则贤人之德，可大则贤人之业。 ——《易经》
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象棋AI程序的设计和优化
象棋AI程序的设计和优化一、引言象棋AI程序是人工智能领域的重要应用之一，其研发能够帮助人们更好地了解人工智能和算法优化。
本文将对象棋AI程序的设计和优化进行详细分析，力求给读者带来更多有用的知识。
二、象棋AI程序的设计1. 算法选择象棋AI程序的设计中，最重要的是算法选择。
目前比较好的算法包括蒙特卡洛树搜索算法、alpha-beta剪枝算法、深度学习算法。
蒙特卡洛树搜索算法较为适合在复杂性较高的棋类游戏中应用，alpha-beta剪枝算法适合用于对弈棋类游戏，深度学习算法则适用于一些较为简单、直观的棋类游戏。
2. 棋盘表示棋盘表示是象棋AI程序设计中比较重要的一环。
象棋的棋子可以表示为一个数字，每个数字代表一个明确的棋子，如车、马、象、士、将、炮、兵等。
通过数字来对每个棋子的位置进行表示，可以大大简化程序设计的工作量，也能够更加方便地实现算法优化。
要注意的是，棋子的数字表示需要与人们所理解的棋子相对应。
3. 算法优化算法优化是人工智能程序设计的关键部分。
在象棋AI程序设计中，可以采取的一种优化方法是对程序的运行时间进行优化。
这一方面可以通过设计一些高效的数据结构来进行实现，例如哈希表、Trie树、B+树等。
另一方面还可以通过并行计算的方法来提高程序的效率，例如GPU并行计算、多核CPU计算等。
三、象棋AI程序的优化1. alpha-beta剪枝算法的优化alpha-beta剪枝算法是目前在象棋AI程序设计中最流行、最适用的一种算法。
要使算法能够获得更好的效果，则需要对其进行一些优化。
首先，可以通过设置一个合适的搜索深度来将程序的运行时间缩短。
另外，还可以通过设计一些高效的数据结构来提高运算速度。
2. 蒙特卡洛树搜索算法的优化蒙特卡洛树搜索算法是在复杂性较高的棋类游戏中应用比较广泛的一种算法。
要提高算法的效率，则需要对其进行更加精细的调整。
一种常用的优化方法是使用动态规划，通过利用之前的搜索结果来进行快速采样，以得到更加准确的结果。
象棋人机博弈系统的设计与实现
象棋人机博弈系统的设计与实现LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】班级031221学号03122014本科毕业设计论文题目中国象棋人机博弈系统的设计与实现学院计算机学院专业网络工程学生姓名李盼舒摘要中国象棋发展至今已经有了几千年的历史，是中华民族灿烂的文化瑰宝，它具有浓厚的趣味性，规则简单明了，在中国已经成为了一项普遍的棋类运动，是其他棋类远远无法比拟的，并且目前，中国象棋正在往国外发展。
为了使中国象棋更加具有趣味性，我们在象棋博弈中加入了人机交互,实现了一个中国象棋人机博弈系统，这个系统是将计算机和人工智能结合起来的一种电脑游戏。
本文研究了中国象棋在电脑上的局面表示，走棋过程中走法生成和局面评估、博弈树搜索等一系列的问题。
通过visual C++开发平台和MFC文档视图体系结构实现了一个包括人人对战、人机对战、残局保存、读取残局、悔棋、还原等功能模块的中国象棋人机博弈系统。
本系统为象棋爱好者提供了一个平台，满足了玩家对中国象棋的基本需求。
关键词：中国象棋人工智能博弈树搜索算法估值函数ABSTRACTChinese chess is a gorgeous cultural treasure of Chinese nation with thousands of years history. It has a keen interest and simple rules which has been a popular chess game in china that can’t be matched by any other kinds of chess. What’s more, nowadays, Chinese chess is rapid development in foreign countries. In order to advancing the interest of Chinese chess, we add human-computer interaction into chess-playing system, making a human-computer interaction game that is a kind of computer game which has a combination of computer and artificial intelligence.This paper studies the problem of board position of Chinese chess, move generation and situation assessment. It reaches a Chinese chess game system with a variety of functional modules which involves “man-man battle”, “man-machin e battle”, the keeping and reading of the end-game, undoing and restoring through Visual C++ platform and MFC.This system provides a platform for the Chinese chess enthusiasts.It can meet the basic needs of players towards Chinese chess. Keywords: Chinese chess artificial intelligence game playing tree algoritjmevaluate function目录第一章绪论选题的背景和意义近几十年来，随着计算机硬件和软件技术的飞速发展，电脑游戏产业展现出了蓬勃发展的势头，已经变成与音乐、影视等并驾齐驱的娱乐产业。
人工智能对弈
人工智能对弈概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）对弈是指利用人工智能技术进行对弈游戏的一种应用。
通过使用人工智能算法和模型，计算机可以模拟人类玩家的思考和决策过程，从而在对弈游戏中表现出一定的智能水平。
人工智能对弈已经在许多对弈游戏中取得了显著的成果。
例如，AlphaGo在围棋领域的震撼表演引起了广泛的关注。
人工智能对弈不仅仅是简单的模拟人类玩家行为，更是通过深度学习、强化学习等技术探索游戏的最佳策略，并在游戏中展现出超越人类的能力。
本文将详细介绍人工智能对弈的背景、技术原理以及应用案例，并对其未来的发展进行探讨。
技术原理人工智能对弈的核心技术主要包括以下几个方面：1. 博弈论博弈论是研究对弈游戏中决策过程的数学模型。
通过博弈论的分析，可以理解对弈游戏中各种决策选择的优劣，并制定相应的策略。
2. 搜索算法搜索算法是人工智能对弈中常用的技术。
搜索算法通过在游戏的决策树中进行深度优先搜索或广度优先搜索，找到最优的决策路径。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错学习的方法，即在对弈游戏中不断尝试各种策略，并通过奖励机制不断优化选择行动的效果。
最著名的强化学习算法包括Q-learning和深度强化学习。
4. 深度学习深度学习是人工智能对弈中最常用的技术之一。
通过构建深度神经网络模型，可以对弈游戏中的状态进行高效的表示和学习。
深度学习在围棋等复杂对弈游戏中已经取得了突破性的成果。
应用案例人工智能对弈已经在多个对弈游戏中取得了重大突破。
以下是几个代表性的案例：1. AlphaGoAlphaGo是由DeepMind开发的人工智能围棋程序，于2016年在与韩国职业九段棋手李世石的五番棋对弈中取得了全胜。
AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，能够在棋局复杂度极高的围棋游戏中达到超越人类的水平。
2. Deep BlueDeep Blue是IBM开发的国际象棋电脑程序，于1997年在与世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的六番棋对弈中获胜。
象棋人机博弈系统的设计与实现
本文研究了中国象棋在电脑上的局面表示，走棋过程中走法生成和局面评估、博弈树搜索等一系列的问题。通过visualC++开发平台和MFC文档视图体系结构实现了一个包括人人对战、人机对战、残局保存、读取残局、悔棋、还原等功能模块的中国象棋人机博弈系统。
本系统为象棋爱好者提供了一个平台，满足了玩家对中国象棋的基本需求。
到了九十年代，中国象棋软件开始发展起来了，出现了一些比较着名的象棋软件，如《中国象棋》、《将族Ⅲ》、《象棋水浒战》、《象棋巫师》等，但是当时的象棋软件没有布局库，水平上比较弱。进入21世纪以后，中国象棋人机博弈的研究受到越来越多的关注，并且随着计算机硬件和软件水平的不断提高，象棋软件得到了很大水平上的提升。目前象棋软件比较厉害的是《新天机》、《台风引擎》、《象棋名手》、《新小虫》等，这些象棋软件基本上都有计算能力强，审局比较深入等优点，这也是现在中国象棋计算机博弈的正在进行进一步研究的地方。
如何让机器变得智能，可以和人类智力进行竞技，是本文研究的一个重要的问题，通过本文的研究，掌握人工智能的搜索、知识表示、计算，在人工智能领域进行一个深度的探索。
国内外棋类博弈的发展现状
人类对于机器棋类博弈的研究最早是开始于国际象棋，美国数学家香农通过几十年的研究，找到了编写国际象棋程序的方法，他提出了通过一个函数评估局面的优劣，函数主要考虑一般棋手会考虑到的一些问题，例如：棋子的棋力、棋子在棋盘上的位置、棋子间的相互制约和棋子的机动性等等。香农是国际象棋博弈理论的先驱。
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象棋智能对弈技术的应用研究第一章引言
随着人工智能技术的发展，越来越多的传统游戏开始与智能对弈技术结合。
象棋作为一种非常传统的文化游戏，也开始逐渐与智能对弈技术结合。
本文将探讨象棋智能对弈技术的应用研究，介绍不同类型的象棋智能对弈技术，分析其优缺点，并探讨其应用前景及挑战。
第二章传统象棋人机对弈技术
传统象棋人机对弈技术指的是利用计算机程序与人类下棋对局的技术。
这种技术的底层如AlphaGo、DeepBlue、LeelaChessZero 被广泛应用于国际比赛，并且这些程序在棋局数以百万计的样本上进行了训练，以提高其决策能力。
人机对弈技术的优点是其计算能力非常强，因此不受外部环境影响，且在局部策略上表现出色。
但是，传统象棋人机对弈技术较为单一，缺乏适应性，难以应对人类下棋中可能出现的一些非典型棋局。
除此之外，人机对弈技术过于注重应对局面，而忽略了人类下棋中所具有的智慧和生命力，有时人类下棋的特殊情况沉淀并不是局面的分支，而恰恰是程序所无法预测的。
第三章强化学习技术
强化学习的目的是使计算机可以在未知的情况下自主决策并实
现最终目标。
在象棋智能对弈中，强化学习技术可以自主探索一
些复杂阶段的局面，以更好地理解其意义，从而提高其决策水平
和精准性。
强化学习以agent（智能体）与环境的互动为基础，通
过反馈机制评估agent所做的决策，并在此基础上不断优化其策略。
在应用于象棋智能对弈技术中，强化学习技术配合不同深度网
络算法，对不同棋局进行训练，学习更好的局部策略和整局棋局
分析能力。
目前，在面对较为标准的棋局时，强化学习技术的结
果远超人类大师。
但是，强化学习技术对于如何在局面的某些方
向上进行整体拓展，仍存在一定局限性。
第四章博弈树搜索技术
博弈树搜索技术是象棋智能对弈中比较传统的技术之一。
其核
心是对所有可能的决策进行预测和分析，通过模拟相互竞争的两
个tagent，找到最终的决策。
而博弈树搜索技术也分为Minimax
算法、α-β剪枝等不同类型。
其中，“Minimax算法”模拟两个“代理”博弈，min选最小看待值，max选最大看待值，用以模拟最极端情况和正常情况；α-β剪枝则是在决策树中进行剪枝，减少决策的搜
索量，提升算法速度。
虽然博弈树搜索技术在象棋智能对弈中取得了较高的成功率，
但其算法复杂度和计算开销往往会随着决策的复杂度和搜索深度
的增加而急剧上升。
同时，由于传统搜索技术难以预测、处理和
学习陌生的状态，无法应对新问题的任务，故很难去应用之后的扩展。
最近，一些融合了新技术的博弈树搜索模型，比如Monte Carlo方法和蒙特REISS模型等的博弈树搜索，取得了更高的成功率和更快的速度。
第五章混合式技术的应用
一些研究共同提出的技术，如AlphaZero把强化学习和博弈树结合起来。
在搜索深度方面，它结合了蒙特卡洛搜索树技术（而不是AlphaGo的主极小化搜索树），它可以在几天的自我训练后打败世界级别选手。
模拟中的种群大小可以扩大到相当于10兆次p \epsilon s\ p\ approx 10^{14}工作单元，而不是以前的相对较小的树搜索深度。
另一个例子是“策略融合”策略，它是由三个相互竞争的代理组成的；它可以执行AlphaZero极小化搜索最优策略，同时探索游戏结构的未知领域，并应用强化学习方法来取得更好的局势分析，以提高自身的准确性和竞争力。
第六章结论
随着人工智能技术的日益发展和进步，象棋智能对弈技术的应用也迎来了蓬勃的发展。
传统的象棋人机对弈技术以及强化学习技术、博弈树搜索技术以及混合式技术都具有其自身的优势和不足之处。
因此，为了更好地将象棋智能对弈技术应用于实际中，
需要根据具体问题和优缺点进行技术选择和整合。
在应用象棋智能对弈技术时，还需要进一步探索验证和发展，才能实现其在未来棋类游戏的应用和发展。