中國象棋軟體製作感想

小時候大概四五年級的時跟著我姥爺學下象棋，到後來上高中的時候可以下過我姥爺了，感覺很得意，我姥爺說人老了，腦子不好使了…就象我現在寫的這個軟體一樣，它是我寫出來的，曆時一個月，到現在我完全不是他的對手了，很多時候跟它下，都能知道它下一步走什麼，感覺自己有很大的優勢，可就是不管怎麼努力都不能把優勢轉成勝勢！最後一點一點的我的攻勢被瓦解，然後輸掉整盤棋！我絕對是個初學機器博弈的菜鳥，但我象棋水平還不算太業餘，結果我輸給了自己做的程式，我就在想，要是全人類中的頂尖高手會不會做出挑戰全人類無敵的軟體呢？很可怕，人的一切智慧的行為都是博弈的行為！說下初學機器搏弈的心得，有共同興趣的同志可以一起探討，我無嘗提供我做的這個象棋的原始碼，不過沒我給你解釋們很難看的懂，不是太難，而是太亂，哈哈！一個完整的程式要有：局面的表示，由於運算量巨大，要使用一維數組，二維的話運算時間幾乎為平方倍！棋子的表示，建意使用整數型別，還是為了速度，我曾花了大概十幾天的時間來加快運算速度，這是件蛋疼的事情！還有用一個二維數組來關聯一個局面中紅黑方棋子的位置，這在走法產生時將節約大量時間，我的程式中沒有用到這個，我的程式目前只搜到六層，就是深度，七層的話大概每走一部運算40多秒，這是無法忍受的！再就是走法產生涵數，先找到一個本方棋子，根據棋子類型產生所有符合規則的走法。再就是搜尋引擎，就是個基於曆史啟發的阿爾發貝塔搜尋涵數，基本思想就是：把能走的都走一遍試試，然後就是讓對方把能走的都走下，這樣下去，從最底層的那一步往上反向推算，再該程式走的那些走法裡選對程式最有利的走，再該對方走的時候對方肯定會選對程式最不利的走發走，這樣展開就會找到最好的走發，然後讓程式走這個走發，舉個例子：比如開局，程式用紅子，有四十五種走發，從裡面取一種走，然後讓對方走他所有能走的中的一種，平均也是四十多種，這樣程式走一步，對手走一步就會有大越四十乘四十種可能，這就是所謂的深度為二，深度為三就是當對手走一步之後再讓程式走一步，這樣深度為三大越就會有四十乘四十乘四十等於64000種可能，為四就是2560000種，指數增長的東西是可怕的，除了上帝誰都追不上，這就是為何我們做這類程式到處都會講效率！回到原來的例子，最後就是讓程式從這2560000種可能種選出最好的情況走，怎麼選擇？如何讓程式知道哪種情況對自己有利？這就是局面評估涵數，好的評估涵數能避免搜尋部分大量無畏的搜尋從而節約時間，回頭我們再說阿爾發貝塔怎麼來加快搜尋。我們知道過河的兵比不過河的兵貴重，當頭兵比邊兵貴重，在九宮中心的兵甚至比一個馬還要貴重，這樣每種棋子就會有一個與絕對位置相關的價值，稱為子力價值，我的程式直接照搬了開源的象眼軟體的子力價值表，當然還有很多因素決定一個局面的好壞，我沒有做研究，我把這個任務交給了搜尋引擎，我們回頭說搜尋，試想下，如果我們的搜尋深度為八大概有幾種可能？6553600000000種！這樣個天文數字既使電腦素度很快了也要很長時間，我們假設一秒可以評價五十萬種情況的好壞，要評價完這麼多種情況大約需要207813年，那時候你都成化石了！那該怎麼辦？剪枝！這麼多情況中有很多是不用評價好壞的，比如對方將軍，我們就沒必要考慮毫無關係的棋子該怎麼走，由那幾種毫無關係的走發延伸出來的所有走發都不用考慮，因為你選擇他們的話對方就會吃掉你的將，你就掛了！就是說我們知道那些走發很不好就行了，沒有必要知道到底有多壞！這就是阿爾發貝塔剪枝，我們沒必要考慮那些已經足夠壞的情況了。但是這有一個問題，如果我們已經考慮了所有情況才開始剪枝，那將是毫無意義的！因為我們已經花了大量時間去考慮所有情況了，但要是我們剛搜尋沒多久就可以剪枝了，那就會剪掉大量不用考慮的情況，節約大量時間！這就是說待搜尋的情況的排序是關鍵，如何排序？根據什麼排序？曆史啟發！有些比較好的走發的後續走發中往往會有更好的走發（對對手來說就是壞），我們就優先搜尋他就會盡量早的剪枝，一個多次被搜尋到並認為是好的走法我們就優先搜尋他，這就是所謂的曆史啟發！總的來講就這麼多，但這還不行，還有許多細東西，這隻是個架構，比如將軍的時候你就得多往後想幾步，看會不會將死，就是深度要在原來的基礎上加一，這就是將軍延伸，還有胡相吃子就是換子的時候也要延伸，這就是兌子延伸，再就是檢測重複，有很多都是詢環出現的，我們沒必須都考慮，還有就是迭代加深實現時間控制！我考，感想都快寫成教程了！有這方面興趣的加我QQ377693703共同學習下哈

 

 

軟體：http://files.cnblogs.com/lipf/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E8%B1%A1%E6%A3%8B.zip