跳棋系统中的关键算法

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。