计算机博弈的研究与发展

计算机博弈是人工智能领域重要而极具挑战性的研究方向。本文首先回顾了计算机博弈的发展历程,以及国内外的计算机博弈赛事情况,各种竞赛为计算机博弈技术的发展提供了一个技术验证与学术交流的平台。然后介绍了计算机博弈系统的构成,一个博弈系统包括博弈平台、博弈树搜索、局面评估、着法生成、机器学习等多方面技术;重点阐述了极大极小搜索、剪枝搜索、蒙特卡罗搜索等常用算法的原理与特点;对局面评估方法和各种优化算法也进行了分析,其中的并行计算、遗传算法和基于神经网络的深度学习算法等都是提升机器智能的有效方法。最后,分析了计算机博弈研究面临的问题,并展望了未来的发展方向与趋势。

六子棋智能博弈系统的研究与实现

六子棋作为一个新兴的游戏，已在棋类计算机智能博弈领域占有重要的位置，其为保证竞赛公平性而采取的一步两子的规则对计算机博弈的效率是很大的考验。为此，在实现六子棋博弈系统状态表示、搜索策略和评估函数几大核心框架的基础上．提出“路”的概念，简化评估函数类型，有效提高博弈性能。

用遗传算法实现六子棋评估函数参数优化

介绍了六子棋计算机博弈的4个核心部分:状态表示、走法生成、搜索引擎、评估函数.将遗传算法的思想引入棋类博弈,用遗传算法的专业无关性弥补人工调整评估函数值在认知和效率上的不足.通过基因编码、锦标赛选择、多点交叉和变异操作完成对六子棋评估函数参数的优化.实验证明本方法在很大程度上能提升程序的博弈能力.