基于PSO的中国象棋评估函数的研究

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机器博弈是人工智能的一个重要研究领域,它在人工智能中的作用与果蝇在遗传学中的研究所起到的作用相似。机器博弈研究的大量成果已经被应用到很多实际的领域当中,如天气预报、金融/经济调控和资源勘测等等。中国象棋计算机博弈的研究(与国际象棋相比)起步较晚,但是其发展速度很快,目前已经出现了很多出色的象棋软件,如ELP、齐天大圣、象眼等等。这些象棋程序的共同特点是都需要大量的象棋大师的经验,而且都不具备通过自学习来提高的“自身”棋力的能力。本文把粒子群算法引入到中国象棋博弈程序中,这样就使得象棋程序具有自学习的能力,从而能够通过自学习的方法提高自身的棋力。论文的主要工作归结为3个部分:1、介绍了中国象棋计算机博弈系统的六个基本组成部分:开局库、残局库、象棋的知识表示、着法生成、搜索算法和评估函数,其中着重介绍了目前在中国象棋程序中比较常用的搜索算法的基本思想和静态评估函数的基本构造。2、介绍了标准的粒子群算法的基本原理、算法的优缺点和(目前在)实际中应用的范围。3、针对中国象棋的特点改进了标准的粒子群算法,并利用改进后的粒子群算法完成评估函数的优化。实验证明,利用粒子群算法对评估函数进行参数优化是可行的,通过大量的训练后这种算法不但有效地提高了象棋程序的水平而且使象棋具有了自学习的能力。
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