张阳+黎素珍

摘要：计算机博弈是当下在人工智能范畴内一个十分重要并且十分有挑战性的课题，是人工智能领域的重要分支。人工智能在棋类游戏中的应用十分广泛。目前，对于五子棋，国际象棋，中国象棋等棋牌类游戏的计算机博弈软件有很多且智能水平都相对较高，而高水平跳棋软件在国内并不多见。该文在对大量相关文献的分析和研究的基础上，具体研究了跳棋博弈软件的博弈树搜索算法、评估函数。提出了三种不同搜索效率的算法来实现分级博弈，评估算法使用TD-BP算法。论文主要研究了以下几个方面的问题：第一，根据走法生成所构造的博弈树，研究了一些广泛使用的博弈树搜索算法，并介绍了一些改进的搜索算法，在设计中结合部分搜索算法进行使用。第二，研究了主要包括静态估值函数和其他具有机器自学习能力的评估函数，在实际设计中，将BP神经网络与增强学习算法结合使用。

关键词：计算机博弈；搜索算法；分级博弈；评估函数

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）33-0070-04

1机器博弈系统关键要素

机器博弈系统的设计是将现实中的棋牌类游戏通过计算机语言表达，并通过计算机强大的存储能力和计算能力使计算机拥有较高的棋力水平。

在机器博弈中，最核心的思想就是对博弈树节点的评估函数和对博弈树搜索方法的结合使用。

机器博弈的基本思想确定一个机器博弈系统的基本构成如下：

1） 知识表示，可以用来描述当前棋局中各个棋位上的落子情况，各棋子之间的关系及棋子与某棋位之间关系等信息。……