基于PVS算法的苏拉卡尔塔棋博弈系统设计与实现

文章旨在介绍基于主变量导向搜索(Principal Variation Search,PVS)算法的苏拉卡尔塔棋博弈系统的设计与实现。为了优化搜索策略,提高搜索效率和决策准确性,文章选用将Alpha-Beta剪枝和主要变例相结合的PVS搜索算法设计与实现苏拉卡尔塔棋博弈系统。在评估函数方面,综合考虑盘面价值、棋子价值、移动范围以及攻击范围等关键因素,从而准确评估当前棋局状态。本研究的贡献在于实现了一个苏拉卡尔塔棋博弈系统,并为该领域的未来研究奠定了坚实基础。

苏拉卡尔塔棋系统的设计与实现

苏拉卡尔塔棋算法是计算机博弈算法的一个重要分支,笔者采用二维数组表示该棋盘及其棋子信息,设计思路简洁,占用空间较小。首先,针对苏拉卡尔塔棋的基本规则,通过棋盘扫描法利用棋盘的内轨和外轨,找出当前棋盘状态下的有效走法;其次,采用置换表和历史启发与NegaScout搜索算法结合的NegaScout_TT_HH,降低搜索过程中的节点数;最后从棋盘的基本价值、棋子的数量、移动范围和攻击力几方面进行考虑,对该棋的棋局状态进行评估。