计算机博弈是人工智能的一个传统研究领域。计算机博弈为人工智能提供一个实验平台,将人工智能的一些理论与方法应用于计算机博弈,可通过博弈水平的高低来检验这些理论与方法的有效性,研究计算机博弈所得到的成果也可推广至人工智能的其他领域。二者相辅相成,相互促进。国际象棋计算机博弈已经比较成熟,历史悠久的中国象棋计算机博弈很多技术还不够成熟,随着对人工智能的深入研究,对中国象棋博弈的研究成为人工智能研究的热点之一。本文对中国象棋博弈树搜索算法以及博弈系统进行研究,介绍了中国象棋计算机博弈的关键技术,分析了数据结构设计和评估函数在系统中所起的作用。深入研究博弈树的特性以及基于α-β剪枝的博弈树搜索算法的改进策略,包括窗口原则、历史表法、置换表法、空着搜索等,结合不同的改进策略得到不同的搜索引擎,对这些引擎的性能进行测试,验证它们的剪枝效率。研究了静态搜索,在静态搜索中加入吃子走法排序和将军延伸,解决了博弈树搜索的水平效应。实现一个人机博弈系统,实现生成并显示棋谱,统计搜索引擎每次搜索的叶节点和所用的时间,结合不同的优化策略得到不同的搜索引擎,通过实验证明综合多种改进策略的搜索算法的剪枝效率得到了提高。选取剪枝效率较高的搜索引擎结合静态搜索提高棋力,让这些新的搜索引擎对弈,证明了剪枝效率最高的PVSHNTIQ搜索算法的棋力也最高。