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电脑棋手的思维 王金一
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你可曾听说过“深蓝”？ 1997年5月11日，IBM开发的“深蓝”击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 卡氏何许人也？
1980年他获得世界少年组冠军 1982年他并列夺得苏联冠军 1985年22岁的卡斯帕罗夫成为历史上最年轻的国 际象棋冠军 现在的积分是2849，这一分数是有史以来最高分。 远远领先于第二位的克拉姆尼克的2770
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电脑棋手：永不停歇的挑战！ 1988年“深思”击败了丹麦特级大师拉森。 1993年“深思”第二代击败了丹麦世界优秀女棋手小波尔加。
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电脑棋手：永不停歇的挑战！ 2001年“更弗里茨” 击败了除了克拉姆尼克之外的所有排名世界前十位的棋手。
2002年10月“更弗里茨”与世界棋王克拉姆尼克在巴林交手，双方以4比4战平。 2003年1至2月“更年少者”与卡斯帕罗夫在纽约较量，3比3战平。
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领域在延伸 Checkers Sokoban Chinese chess Go Poker Othello
Lines of action Hex Awari Amatons Shogi Rosambo Domineering …… ……
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许多人在努力
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他们来自于何方？ Canada、America、England、China、Japan、Holland、Mexico……
University of Alberta、University of Wisconsin、University of Maryland、 MIT、University of Tokyo、University of Albama、University of California、 Erasmus University、Cambrige University……
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解谜：电脑是怎样下棋的 ——人机博弈程序的一般设计方法
解谜：电脑是怎样下棋的 ——人机博弈程序的一般设计方法 以中国 棋为例
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（1）第一步该做什么？ 数据结构的选取 ——棋盘表示 在机器中表示棋局，让程序知道 博弈状态。 占用空间-〉少 操作速度-〉快
是否方便-〉方便
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九列十行 十四种不同的棋子 三十二个棋子
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几种棋盘表示的方式 二维数组——直观 紧凑的数据结构——省空间，不直 观，速度? 比特棋盘——用于8*8棋盘（国际象 棋），64位主机
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（2）接下来怎么办？ 产生合法走步的规则，使博弈能公正的进行，并且能够判断对手是否乱走。依赖于具体棋类特征。
是一段将局面所有可能的正确走法罗列出来的程序。称之为走法产生。
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几种走法产生的实现方式 一般做法 建立小型数据库 位运算
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位运算走法产生之例 寻找象的可走步
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位运算走法产生之要求 一个基于比特棋盘的完善的数据库 该数据库应位于内存中
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（3）终于到核心了 从所有的走法中找出最佳的走法， 也就是—— 搜索
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搜索的基本方法 极大极小值 负极大值 Alpha-Beta搜索
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极大极小值搜索 对抗性搜索 静态估值 有限深度 深度优先
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负极大值算法 重点在于：父节点的值是各子节点的值的负数的极大值。 红走 黑走
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Alpha-Beta剪枝
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在奇数层进行Alpha剪枝，偶数层Beta剪枝。
和极大极小搜索结合 在奇数层进行Alpha剪枝，偶数层Beta剪枝。 和负极大值搜索结合 在每一层都进行Beta剪枝。
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优化的搜索算法 渴望搜索 极小窗口搜索 置换表 哈希表 Zobrist哈希技术
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优化的搜索算法 迭代深化 历史启发 杀手启发 SSS*/DUAL*算法 MTD(f)算法
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（4）最后 评估局面优劣，配合搜索技术做出智能的选择——估值技术
棋子价值评估 SideValue=Sum(piecenumber*piecevalue) 棋子灵活性 Mobility=Sum(movenumber*movevalue) 棋盘控制 棋子关系的评估（威胁、保护、形、定势。并且要考虑到谁走棋）
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估值的几种形式 终点估值 思路清晰，容易设计，模块独立性高， 同搜索算法耦合程度低 速度慢 棋子价值表
T[pieceType][boardWidth][boardHeight] 二者结合 动态棋子价值表
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估值函数的内容及其调试 Score=aX+bY+cZ+dK+…… X=车+马+炮+……
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参数确定的方法 手工调整 爬山法 蒙特卡罗 模拟退火 遗传算法
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爬山法的缺陷——初值依赖
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蒙特卡罗 使用多种初始参数，从不同的地方开始多次爬山 有足够多次的爬山，出现频率最高的结果是最优解的概率就会足够大
不同初值的大量采样，使运算效率低
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模拟退火 MetroPolis重要性采样的基本思想：在寻优的开始使用较高的概率进行随机突跳，随着寻优过程的深入逐步降低这一接受不佳参数概率。并且随着搜索的深入，可接受的参数的不佳程度也越来越小。
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模拟退火 一次对参数改变一点，测试。 提高，保留 不提高，在一定概率上继续 由粗到细，逼近最优参数
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遗传算法 随机产生一组初始个体构成初始种群，并评价每一个体的适配值。 判断算法收敛准则是否满足，若满足则输出搜索结果，否则执行以下步骤。
根据适配值大小以一定方式执行复制操作。 按交叉概率pc之行交叉操作。 按变异概率pm执行变异操作。 返回上面第二步骤。
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遗传算法 适配值：对个体进行评价的指标，算法优化的主要信息，与个体的目标值对应 复制：复制概率正比于适配值
交叉：交换父代个体中的部分信息产生后代，继承 变异：随机改变个体中的某些信息产生新个体，增加种群多样性
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标准遗传算法优化框图
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使用遗传算法优化参数估值的过程
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Genetic Algorithms 优越性
全空间并行搜索，重点集中在高性能部分，防止陷入局部最优
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孰优孰劣？ 名局测试 和其他博弈程序对弈 选不同的参数，自相对弈 同向下几层的搜索结果比较
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OK啦！
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