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五子棋对弈平台的设计与实现

发布时间:2017-04-01 18:10

  本文关键词:五子棋对弈平台的设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:计算机博弈是人工智能学科的一个前沿课题,它的研究可以追溯到十八世纪欧洲的自动下棋机械装置。最近半世纪,得益于计算机科学的发展,计算机博弈发展很快,在人工智能理论方面开创了很多方法和理论,博弈AI的智能水平反映了人工智能的发展水平。由于人工智能在美国萌芽和发展,国际象棋成为计算机博弈最初主要的研究对象。近年来,国内外对国际象棋的研究已相当深入和广泛,有大量的研究成果。而五子棋的研究和普及相对落后,虽然可以借鉴国际象棋和中国象棋的研究成果,但五子棋有其内在的特点,如国际象棋的棋盘刚好有64个落子点,可利用计算机的64位数来存储,而五子棋棋盘不能;另外,与其它棋类不同,五子棋的搜索空间较大。所以对五子棋进行深入研究,探讨其棋局存储和算法方面的特点,建立一个可用于研究和实战的博弈平台很有意义。在大量阅读五子棋理论文献,深入了解五子棋博弈研究现状的基础上,本文以五子棋博弈平台的设计实现为目标,要求该平台支持人机对弈、双人对弈、网络对弈、算法引擎之间的对弈;可以当做五子棋爱好者的下棋平台,又可以作为五子棋算法引擎的研究平台。论文所做工作如下:一、对计算机博弈程序的组成部分及技术进行了研究,包括棋局存储,局势特征,走法生成,搜索算法以及局面评估等,并针对五子棋的特点进行优化和改进;二、研究了建立在Alpha-Beta搜索算法基础上的各种优化技术。优化五子棋盘面的存储结构,改进α-p剪枝技术,根据实验结果结合置换表技术提出了改进的算法;三、研究了棋盘信息知识库以及预生成,利用预生成提高搜索效率;四、除了研究五子棋博弈算法,本文还设计了五子棋博弈界面系统,支持人机对弈、双人对弈等。还支持棋谱载入、棋局保存等功能,可作为五子棋博弈研究的平台。
【关键词】:五子棋 人机对弈 人工智能 算法引擎 评估函数
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP317
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 缩略语对照表10-14
  • 第一章 绪论14-18
  • 1.1 选题背景14
  • 1.2 研究意义14-15
  • 1.3 计算机博弈发展史与国内外研究现状15-16
  • 1.3.1 计算机博弈的历史15-16
  • 1.3.2 国内外研究现状16
  • 1.4 课题主要工作16-18
  • 1.4.1 五子棋博弈的基础理论16-17
  • 1.4.2 状态空间表示与走法产生17
  • 1.4.3 搜索技术17
  • 1.4.4 棋盘估值函数17
  • 1.4.5 搜索算法的改进与优化17-18
  • 第二章 计算机五子棋的理论和技术18-28
  • 2.1 博弈规则及公平性分析18-25
  • 2.1.1 五子棋博弈规则18
  • 2.1.2 公平的定义18-19
  • 2.1.3 五子棋的公平性问题19
  • 2.1.4 五子棋黑白双方优劣势分析19-25
  • 2.2 博弈程序的要素25
  • 2.3 棋局表示25-26
  • 2.3.1 数组棋盘25-26
  • 2.3.2 位棋盘26
  • 2.4 裁判规则及走法生成26-27
  • 2.5 评估函数27
  • 2.6 五子棋策略设计27-28
  • 第三章 关键数据结构设计28-32
  • 3.1 棋子编码和棋局表示28-29
  • 3.2 棋形生成和判断29-30
  • 3.3 增量式棋盘30-31
  • 3.4 置换表31-32
  • 第四章 系统设计32-40
  • 4.1 系统架构32
  • 4.1.1 设计目标32
  • 4.1.2 系统功能要求32
  • 4.2 总体设计32-35
  • 4.2.1 计算机下棋过程33-34
  • 4.2.2 悔棋流程34-35
  • 4.3 类接口定义35-40
  • 4.3.1 棋盘的内部表示类,使用位棋盘表示法35-36
  • 4.3.2 引擎基类,将外部算法引擎导入的接口36-37
  • 4.3.3 棋盘视图,棋盘用户界面接口37-39
  • 4.3.4 算法引擎实现类,实现人机对弈、网络对弈39-40
  • 第五章 搜索数据结构优化40-46
  • 5.1 基本思想40
  • 5.2 搜索方法40-42
  • 5.2.1 多阶段搜索40-41
  • 5.2.2 威胁空间搜索41-42
  • 5.2.3 PN搜索42
  • 5.3 位棋盘知识库设计42-46
  • 5.3.1 五子棋棋盘的基本分析42-45
  • 5.3.2 测试结果45-46
  • 第六章 搜索算法引擎46-64
  • 6.1 基本思想46
  • 6.2 评估函数46-50
  • 6.2.1 常见盘面特征分析46-49
  • 6.2.2 棋型分数评估49-50
  • 6.3 搜索算法及优化50-60
  • 6.3.1 搜索算法简介50-51
  • 6.3.2 alpha-beta剪枝算法51
  • 6.3.3 搜索树去重51-52
  • 6.3.4 启发式函数优化52
  • 6.3.5 威胁空间搜索52-55
  • 6.3.6 威胁空间搜索步骤55-58
  • 6.3.7 迭代加深优化算法58-60
  • 6.4 测试与分析60-64
  • 6.4.1 测试平台60
  • 6.4.2 评价指标60
  • 6.4.3 功能测试60-62
  • 6.4.4 性能测试62-64
  • 第七章 结论和展望64-66
  • 7.1 研究结论64
  • 7.2 研究展望64-66
  • 参考文献66-68
  • 致谢68-70
  • 作者简介70

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