导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关象棋软件人工智能怎么用的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
如何用python做一个简单的象棋AI
首先：Python语言在学术上非常受欢迎，不是计算机专业的人，很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的，而且他的语法非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心，现在已经是一人应该掌握一门编程语言的时代，很多不是程序员的人们，利用自己写的简单的小程序，让自己生活变得精彩起来，不管是因为兴趣，还是其他，生活好像变得美好起来，有了一些追求。
发展前景一：Linux运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
发展前景二：Python Web网站工程师
我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。
发展前景三：Python自动化测试
大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
发展前景四：数据分析
我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。
发展前景五：人工智能
我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。
以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，总的来说学习Python是不错的选择。
天机象棋软件 3.52怎么用
天机是一款以当今最前沿的计算机博弈理论和技术打造而成的具有中国象棋特级大师水平的象棋软件，其棋力在当今的商业软体中处于顶尖水平。
软件特性
天机是一款以当今最前沿的计算机博弈理论和技术打造而成的具有中国象棋特级大师水平的象棋软件，其棋力在当今的商业软体中处于顶尖水平。天机支持并行计算，最多支持到16个cpu，运用了大量人工智能技术，独立创新研发了许多算法，在人工智能技术方面天机处于领先地位。
天机不单是一款具有超强棋力的中国象棋软件，也是一个综合性的象棋研究学习平台。天机提供了诸多功能用来辅助学习中国象棋，诸如：
打谱功能：支持多种棋谱格式，具有很方便的打谱功能；
复盘功能：在研究一个陌生对局前，可以快速对棋局进行评估，配合思考曲线图，方便找出局面变化的关键点，进行深入分析；
局面信息的查找功能：内置对局信息库，记录了前人海量的对弈信息。可以通过打谱功能配合分析功能研究指定的对局。在一盘棋的开始阶段，也能依据查询对局信息库和对手历史对弈信息，来决定开局的策略；
中国象棋软件人机是什么 怎么用啊
所谓人机可以理解成2种，一是人机对战，就是人和机器下棋。二是人机合一，就是人利用电脑辅助分析来和他人下棋或者拆棋。
如何利用象棋软件提高棋力
适当的和软件练习，软件难度要适当，高了没意义，低了没作用，最好是比自己的棋力稍微高一点，下的时候要认真，尽全力，此方法对于初级爱好者来说，是最快速有效的方法，此方法的作用在于快速帮助初级爱好者降低犯低级错误的概率，但对于有一定水平的爱好者，此方法就显得有些乏力。
扩展资料：
棋谱研究：能够读取pgn、xqn等不同格式的中国象棋棋谱文件，可以方便的进行打谱研究。支持棋谱和局面的剪切板操作。
人机对战：具有很强的人工智能，方便灵活的时间设置和强大的棋步分析功能。摆设残局：方便快捷的残局摆设功能，丰富的快捷键，轻松实现让子和让先对弈的功能。
网络对战：内置弈天网站自动对弈功能，可以连接到弈天网站进行自动对弈。同时利用“弈星”象棋连线程序，能够让本软件连接到任何象棋网站进行自动对弈。
象棋软件引擎分析，详细信息，引擎是怎么搜索招式的？？？
作者:nicepeople10
中象棋软搜索引擎揭密(一) fenon
北京大赛终于过去了, 在这场盛事前后这段时间, 静下心来回顾了走过的象棋研究的路子,心得感触良多.为了纪念这段时间的美好, 我决定把这段时间积累的对象棋引擎的心得, 总结分享出来
我个人希望通过这篇文章,把一些顶尖棋软的知识普及开来,提高开源象棋软件的水平.
1. 搜索引擎和审局之间的关系, 如何建立
阅读下面的内容时, 首先需要了解几个背景知识
a. 人工智能的博弈搜索树和PVS搜索之间的关系
b. PVS搜索是无损搜索
c. PVS的搜索效率和搜索次序的关系
首先明确几点:
a. 做一个全PVS的搜索, 在限定了层数的情况下, 如果基于不正确的知识(比如子力表),并不能保证一定能把杀棋找出来(可能会跑去吃子)
b. 为了提高棋力, 无损搜索PVS是不足够的, 还是需要剪枝的
c. 搜索树和审局之间的关系, 首先知识必须能够引导搜索到正确盘面(这个地球人应该都知道), 第二是避免搜索把正确的分支剪除掉(这个谈论得少一些,我以前曾经有很长一段时间不知道)
我认为, 审局和搜索之间的关系的建立, 在于
a. 知识是带有正确的倾向性的(只能说是倾向性,因为知识很难做到全面准确)
b. 搜索是根据知识而采取剪枝方式的(这个下面详细分析)
下面我举一个简单的例子, 来说明知识和搜索之间的关系
帅
_____
| | |
马 _| 将_|_兵
| _ |_ |_ |_象
在这个盘面, 兵只要靠近王一步, 就可以将死了对方, 但是基于子力表做depth=1的PVS搜索,只会选择: 兵吃象, 有利, 而且评估子力分数很高, 所以吃象
那么, 有什么办法避免这种情况呢?
a. depth=1的时候不做剪枝
b. 给予引擎审局的知识, 告诉引擎保持"马非底线兵"这种组合对将才具有杀伤力
这样就给出了两种选择, 哪种更好?
实际上, b这种选择有两种局限
a. 局限于现在对审局模型建立的水平, b这种情况需要花费大量的人力功夫来维护完整的知识, 而且很难做到准确
b. 目前的引擎的搜索棋步排序, 大都是基于最近访问-杀棋步-吃子步这样的棋步排序方法, 我们可以很容易想象到, 使用全面复杂的知识, 会引起搜索结果冲突(凑着一个吃子或者杀棋的步子去走, 但是最后发现达不到预期的效果), 大大降低了搜索的效率
正是因为上面的原因, 现在我所了解到的高端引擎, 大都是通过控制剪枝的危险程度, 来弥补知识的不足, 比如, 在nullmove中限制depth=2, 或者, 在lmr(late move reduction)--如变种:fruit的history pruning, 控制depth=3, 都是利用控制剪枝来弥补知识的缺陷.
我们很清楚知道, depth=2的时候, 都限制了不能剪枝的话, 那么刚才的盘面, 并不需要任何知识,就可以找出杀棋步, 但是, 这个是不是我们需要的呢? 我想不是的, 如果限制了depth=2不能剪枝的话, 我们会发现我们的搜索, 产生了大量的节点, 啊, 天啊, 可怕的搜索浪费
当然, 最理想的方法是, 搜索排序的次序是基于知识的, 而且盘面评估是基于知识的, 如果我们能够达到这样的效果, 嗯, 我想depth=1不剪枝的限制也可以去掉了, 这样的引擎肯定效率更高吧
现在, 让我们想想, 哪些分支我们是不想被错误剪掉的? 当然是杀棋步, 杀棋吃子, 基于子力表的搜索PVS, 很可能漏掉的棋步是杀棋步, 而这个恰恰是我们不想见到的
对于攻杀激烈的中国象棋,可以说两个引擎的差别在于,谁能更快更准确找到杀棋步.
口语化一点来说,给你多搜索两层的能耐,你能保证绝对能通过蚕食我的大子把我变成光棍司令? 尤其是随着高层效应的出现(引擎和硬件的发展,搜索的层数越来越大), 这种可能更是趋向于零, 所以, 我们应该尽量避免漏掉杀棋步
我知道有很多引擎的做法是, 对有潜在攻势的局面做出模糊判断, 并且赋予高分, 如越容易发生杀棋的棋步, 给予越高的分数, 例如三子归边的分数马炮的分数, 这样就可避免因为吃马炮而漏掉杀棋, 但是这种模糊判断有些致命的缺点
a. 模糊知识,会造成大量的搜索浪费(条件越不准确, 越容易造成搜索浪费)
b. 模糊知识会造成错误的判断, 导致乱弃子
c. 引擎发展需要更长的发展周期, 需要大量的对局来积累知识
一种比较适中的解决方案是, 采取depth=1不剪枝的搜索方法, 并且给予depth=1时候, 可以形成杀棋的棋型知识的判断
这种方法的原理是, depth=1的搜索,可以达到depth==2的效果, 并且可以避免模糊知识判断带来的误搜索的缺陷
这种解决方案的优点在于
a. depth=1可以生成杀棋的知识可以穷举
b. 知识准确度高,可以大幅度减少搜索浪费
缺点在于, depth=1可以形成的杀型, 覆盖面有限, 剩下的知识, 还是需要通过一些模糊判断来补充, 当然, 这种补充少很多了, 而且完善起来也难度降低很多
上面的介绍可以说是知识模型的缺陷造成的对搜索的依赖, 下面我再来说说, 知识对搜索产生的影响
我们假设有一个盘面, depth=11的PVS全搜索才能发现杀棋, 那么下面的知识, 做depth=10搜索时,哪种才能走出正确的棋步呢?
a. 对depth=1情况可杀棋的知识评估
b. 对depth=2情况可杀棋的知识评估
c. 子力组合(如单车单王胜单王)和子力优势
d. 位置分(不是子力表,只是位置的分数,如灵活度等)
实际上我们很容易就可以判断出来, depth=1的知识评估,能走出正确的棋步,情况b也可能走出正确的棋步, 但是会有一定的误判, c, d大都情况下, 走不出正确的棋步
我们现在对所有的知识打分, 这个分数依赖的因素应该是(depth, 准确度, 搜索浪费), 即score=形势*(准确度/(depth*搜索浪费))
因为用评估盘面希望得到的分数等于depth3的棋步, 准确度是相当低甚至会引起大量错误的, 所以我们对盘面评估会有一定的限度,同理,评估depth=1变化内的盘面,我们可以做到非常精确,这个时候可以给一个准确的分数
上面提到的a,b,c,d四种知识,对中国象棋软件的知识覆盖面是相当广了, 我们可以很简单看出, a可以奖励马炮的分数, 而b因为可能走入误区, 常常只是奖励士相的分数, 子力组合不会产生误区,但是需要搜索很深才能得出正解,所以分数也是不会太高,位置分则更小了
但是, 给予引擎全面而准确的知识是否恰当呢? 即, 知识是不是越全面, 棋力越强呢? 很多朋友都问过这个问题, 并且认为恰当的知识会减少搜索量, 而且这也是很多朋友追求的方向. 我实践的答案是否. 搜索其实是追求一种性价比, 单位搜索量内, 能得到最好的搜索结果, 才是好的搜索. 简单说说原理, 当盘面有两三个知识倾向都可以产生PV路径的时候, 只会带来引擎的左右徘徊, 尤其在杀棋的盘面, 会大大降低搜索的效率, 这部分的实践结果, 我会在"6. 建立以kingsafety为核心的审局, 以及审局模型的详细分析"再进一步详细分析
这里我想纠正一个错误的想法,常常有一些不了解搜索引擎原理的朋友,拿一些盘面,让棋软去判断,看谁能更快更准找到正解,要尽快解出这种盘面,往往需要大量的模糊知识,或者足够的深度,前者无疑是把棋软送上绝路的一种做法.这种评估只是有一定的意义,但绝对不是衡量棋软水平的标准.
2. fruit引擎分析, fruit引擎能达到2600的高度的原因 (对比crafty进行阐述)
fruit引擎并不追求速度,实际上,fruit并没有使用流行的bitfile,bitrank技术或者bitboard,所以fruit的nps在国际象棋引擎中并不算高(我想比起crafty应该比不上),如果说两者的差异在于评估的话,嗯,那不在我所了解的范围,我只谈谈两者引擎上面的差别
a. fruit的pv节点的意义以及基于pv节点搜索剪枝的效率
能够在搜索中, 把PV节点区分出来, 并且根据节点类型进行剪枝, fruit可以说对PVS理解是非常深刻的.
PV节点的定义大家可以查查相关资料, 既然PV节点表示正确的搜索结果, 那么就肯定不应该剪掉. 同样,对于不是PV节点的, 就不会找出正确的搜索路径, 这就应该剪掉.这个也是fruit剪枝的理论依据。
道理是这样说, 但是我们一开始并不知道每一个节点的类型, 所以在搜索的时候, 会假设某个节点不是PV节点, 然后看它是否会fail, 如果fail,再做PV节点的搜索.
假如这种假设是成立的, 那么就成功完成了对该非PV节点路径的剪枝,否则,需要重新搜索,因为对PV节点假设判断的搜索是做windows=1的搜索,所以耗费的代价是很低的.
下面来看看fruit的实现方法,我认为fruit对PV节点理解的实现方法非常优雅.
int search_root()
{
本节点做PV搜索
if (树根节点并且首节点)
下一层节点为PV节点 // 这个时候还没有找出PV路径,所以必须做PV节点搜索
else
{
下一层节点做假设不是PV节点的搜索
if (fail)
下一层节点做PV节点的搜索
}
}
int search_full()
{
根据上一层对该节点的判断, 进行节点搜索
if (首节点 || 假设不是PV节点的搜索) // 当假设不是PV节点时, windows=1这个时候不应该假设,应该直接计算了,否则就是重复计算浪费时间
下一节点的节点类型跟本节点类型一致
else
{
下一层节点做假设不是PV节点的搜索
if (fail)
下一层节点做PV节点的搜索
}
}
中象棋软搜索引擎揭密(二) fenon
crafty中,对PV节点的区分方法,是PV节点是否落在[-vMate,+vMate]中,实际上,这种判断方法,对子树的PV节点并不能做出有效的判断,这也直接导致了搜索效率的下降
正是因为PV节点的特殊意义,所以凡是PV节点,fruit都不做剪枝,不从HASH取步,甚至PV节点还需要加强搜索的强度(参考TogaII)
b. fruit的nullmove剖析
我们先来看看fruit的nullmove的实现
if (UseNull depth = NullDepth node_type != NodePV) { // 不对PV节点进行剪枝, 而且depth==1时不剪枝(原因参考上文)
if (!in_check // 不是将军盘面
!value_is_mate(beta) // 当落入一个不知道上限的窗口时,不剪枝,这种情况发生在height==2时
do_null(board) // 国象规矩限定子=2
(!UseNullEval || depth = NullReduction+1 || eval(board) = beta)) { // 根据距离叶子或者alpha,beta搜索中,棋形的评估进行控制
我想, 对上面的控制条件,大家都是很好理解的, fruit中NullRedcution==3, 这个可以理解为fruit审局做得比较完善,depth=4进入审局搜索盘面评估的结果, 逼近搜索的结果, 而eval则是对depth4时候剪枝的控制条件,这种控制条件往往是根据棋形进行控制, crafty是控制大子的个数, fruit是控制评估的结果, 考虑到这个结果因引擎而异, 我就不在这里讨论哪种条件才是更好的了
new_depth = depth - NullReduction - 1;
move_do_null(board,undo);
value = -full_search(board,-beta,-beta+1,new_depth,height+1,new_pv,NODE_OPP(node_type));
move_undo_null(board,undo);
fruit的nullmove会导致一种和以外不同的搜索情况产生,crafty的做法是,上一层做了NULLMOVE,现在轮到我了,我应该移动棋步,但是fruit的做法,会引起双方的等待,这是否正确?
答案是,很正确.首先,考虑算法上面的等价性,连续做NULLMOVE,其实等价于我不知道你是否做了NULLMOVE,不过我也尝试做一个NULLMOVE,看你是否能对我造成威胁,这个并不违背NULLMOVE的思想,而且一个不会产生PV路径的节点,做搜索有意义吗?没有意义.既然如此,那么就剪掉吧.
对nullmove的结果,fruit有两种特别的处理手段
第一,不保存结果,因为fruit的算法的剪枝,会让实际的值和nullmove产生的值差别很大
第二,对某些特殊情况,fruit会做一个nullmove verify的search, fruit尝试全面利用nullmove, 但是某些情况, nullmove成功的概率有限, 需要做一定的验证
fruit对nullmove的实现方法,可以说得上是历史性的(开源的引擎来说),这个算法的优异,是fruit搜索效率特高的一个根本原因
c. fruit的qs加强
在上文中, 我已经提过, fruit是尝试通过控制depth=1使用全搜索的方法, 尽可能发现杀棋, 那么, 对nullmove来说, 如果depth=4,发生了一个剪枝, 立刻进入了qs, 马上就把杀棋步剪掉了
为了防止这种情况, fruit对刚进入qs的棋步,不单单生成吃子步,还生成将军步,这可以有效防止把杀棋步漏掉的情况.
qs里面,fruit对吃子步产生的将军步,会解将,让对方保持继续进攻的机会,这也是为了防止qs漏掉杀棋步的一种有效措施
虽然qs的论述很少,而且很简单,但是,对qs中,将军的检查,却有着消耗20%性能,提高50%功能的性价比,这个也是crafty所缺少的
d. fruit的history pruning
要了解history pruning, 首先建议参考国象中成熟的算法lmr (late move reduction)的论述
fruit对lmr引入了history value,并且对搜索结果做了verify,有效避免了lmr曾经的fail high的问题
这里就不对history pruning的限制条件做详细的阐述了,实际上这种防止危险的检查方法和nullmove的限制是类似的,而且会根据不同引擎知识和搜索结合的特点而存在差异
history pruning经实践证明, 是一种非常有效的剪枝方法, 并且绝对不会对棋力有降低的影响(其实根本原因是不会漏掉杀棋步)
history pruning根据国外的测试,能够提高elo 100,旧版的crafty并没有history pruning
e. fruit的hash实现方法
fruit的hash实现方法,经实践,大概比crafty的方法提高了5%~10%的性能
fruit对每个盘面,保存了一个上界和一个下界,如果对一个盘面搜索时,发现该盘面的搜索范围上界比过往的下界都要小, 则返回保存的下界, 如果发现搜索范围的下界比保存的上界要大, 则返回保存的上界, 如果发现盘面落入保存的窗口中, 则当保存的上界和下界重合而且搜索深度比当前搜索深度更深时, 返回保存的结果
这种hash的处理方法,修正了crafty中,只能对单边情况保存的不足, 有效提高了效率
需要注意的地方是, 在iterative search中, 每次fruit都会把搜索出来的PV路径都保存到hash中,这是用于取步(不是取值), 还有,在处理hash冲突时候, fruit使用了多个cluster的方法...需要细究的细节很多, 大家有兴趣可以仔细看看fruit的实现
f. fruit的search root move list
fruit对每次搜索后对root节点记录分值,并根据分值重新排序,以便下一次使用,当棋步产生振荡的时候(在两个棋步之间徘徊)会有效提高引擎的搜索效率
g. fruit的FAIL SOFT
嗯, 关于FAIL SOFT以及实践的方法, 可以参考纵马奔流的****和fruit的代码, 我就不再无聊多说一次了..
3. fruit 2.1和TogaII1.2.1的差异,elo 100的差距原因
首先需要说明的是,我是用diff的方法,比较两者在搜索实现上的差别的, 应该是没有遗漏的
两者的差别列举如下
a. 延伸的差异, 根据特定棋形做了depth+1的搜索, 也就是越搜反而越深(当然TogaII有手段防止过深)
b. 剪枝的差异, 包括打开futility, delta, 并且对底层也做了history pruning
c. 对棋步稳定的盘面(只产生一个PV路径), 用渴望窗口搜索, 减少搜索量
d. 对危险情况的搜索的加强
两者差异原理分析
简单概括TogaII的改进,那就是利用国际象棋的知识调整了fruit的搜索树,对危险的盘面进行了更深的搜索,否则就剪掉.
首先，TogaII最有效的改进，是在叶子附近，利用history value把证明曾经无效的叶子节点丢弃掉，这是一个非常有效的算法，这里面的道理值得我们深思？为什么我们不能够发现一个这样的算法呢？
如果光是观察futility和delta剪枝法, 我想肯定会有人对我提出疑问? 不是说这些根据子力情况剪掉的分支会漏掉杀棋步吗? 为什么还打开剪枝, OK, 我来一个简单的回答, 假如已经是用了知识判断过这类分支并不危险, 那就可以剪掉了.
TogaII能改进fruit的原因基于对国际象棋的深刻理解(也许是大量的测试的证明), 它的剪枝和延伸, 是相辅相成的, 如果有人想尝试这个方向, 千万不要只开剪枝或者只加延伸
这个方向, 是在搜索树中, 加入对棋类知识的判断. 调整搜索树更适合某种棋规.
4. fruit算法应用于中象引擎的分析及中象引擎算法改进分析
下面的内容，是基于上述阐述的一些具体应用的例子，可对引擎做出一定的修正
a. nullmove改进
nullmove限制条件中, 当depth=4时, 进入nullmove. 这种情况会忽略了depth=1可能产生的杀棋步, 当审局的知识缺乏该方面的内容时, 会漏掉杀棋步
这个时候, 可以根据自己引擎的审局知识的特点, 做depth=1的search_verify
代码如下
if (depth=4)
do_nullmove;
if (nullscore=beta)
do_search_verify(depth=1);
这种方法可以避免一些杀棋情况的漏算, 这个也可以算是搜索和知识结合的一个典型例子吧
b. history pruning改进
考虑下面的情况
[炮]吃车1, 车2吃[炮], 车2移动, 和车1移动, 这两个棋步, 会引起同样的history value的减少, 虽然限制了history pruning发生在不吃子的情况, 但是, 中象的交换频率远国象, 这种情况对fruit中historyvalue9830就剪枝(60%)显然不适合, 因为中象发生上面的情况要高多了, 而historyvalue9834(60%)只要该棋步有一次被检索的情况就会发生, 这个时候, 修正historyvalue16384*45%, 可以有效减少误判
c. futility剪枝及delta剪枝的意义分析
嗯, 这个, 首先参考TogaII和fruit对比的文章
futility和delta, 如果不会漏掉杀棋步, 或者, 在不会被对方杀死的情况, 非常有助于扩大自己的子力优势, 这是这两个剪枝法的机制决定的(注意，这两个剪枝法的依据是扩大子力优势，所以适用的范围是有限的，对双方对杀的盘面是会削弱攻击能力的)
我建议使用这两个剪枝法, 当然是建立在调整过搜索树以后(避免在容易引发杀棋的盘面使用，常见的手段是判断kingsafety，是否处于被攻击状态中)
中象棋软搜索引擎揭密(三) fenon
d. 棋步排序的改进
从PVS搜索的原理出发, 搜索效率取决于搜索次序
常见的棋步排序是历史步-吃子步-killer-etc, 这是基于最大化子力优势的搜索, 当对杀时, 这种搜索排序效率是非常低的.
考虑killer棋步,如果能够发生一个killer步的分数是杀棋步,那么调整棋步排序为历史步-killer-吃子步-etc,这样就很好地把杀棋和吃子都结合起来了
5. fruit算法和象眼的差异, 如何提高象眼的棋力
通过本篇的介绍, 希望能够把开源的象眼程序, 改进到一个全新的高度, 假如有人希望一起完成象眼的改进, 请站内和我联系
下面是我认为可以有效提高象眼棋力的几个地方
a. 基于PV节点的nullmove pruning
b. qs加强
c. History pruning及TogaII剪枝法
d. 棋步排序
e. hash的改进
f. IID算法修正
g.search root move list
6. 建立以kingsafety为核心的审局, 以及审局模型的详细介绍
a. 对盘面区分阶段, 不同阶段采取的策略是不同的, 开中残差异是很大的
实际上, 开局通过开局库和子力位置分+若干简单知识, 是很容易走出正确的棋步盘面的, 这个研究不深, 我更多是依赖开局库解决这个问题
残局时候, 调整位置分表, 判断子力组合, 这个时候因为子力很少, 基本上难以进取, 更多是应该考虑防守, 控制搜索的危险程度和给予适当的分数, 很容易做到这点
中局是比较复杂的, 下面详细说说我所理解的地方
b. 对某个阶段的知识, 不要给引擎太多的选择, 避免引擎找出多个PV路径, 引起棋步的来回选择, 如中局, 应该集中思考杀棋或者扩大子力的优势
c. 上面1.讲述了搜索和知识之间的关系, 其中也提及了depth=1时候的杀棋知识评估的重要性, 但是, 只是局限于depth=1的杀棋知识, 我们的盘面判断力还是很有限的, 这个时候怎么办? 我们能不能对depth=2的情况进行评估
我提供一个实践的方法, 那就是分层次打分.
比如: 三子归边的判断, 我们通过以下三种层次评分
(a) 有沉底炮, +分 (depth=3)
(b) 有沉底炮和车可做炮架, +分 (depth=2)
(c) 有沉底炮和车并且马进入了可以助攻的区域, +分 (depth=1)
刚才在上面的审局和搜索的关系中，我列举了4种知识，并且强调了知识只应该选择有效的，下面分别说说哪些知识是必须的，不在下面列表内的知识，我都不做判断了
a. 准确的杀型
利用位置分值提示车马兵攻击王周围，依赖搜索完成
b. 模糊的杀型
(a) 当头炮 (空头炮,镇中)
(b) 底炮 (三子归边)
(c) 双车杀
c. 子力组合，只做会引起问题的子力组合判断，如兑子后双马不佳
d. 某些特别容易出问题的知识的补充
7. 国际象棋Rybka的胜利以及将来棋软发展的一些展望
一些未来的研究方向, 所以个人的意见应该是一些胡言乱语,仅作笑料
上面所说的一切, 都是基于知识会有一个确定的分数, 但是, 这明显是错误的, 谁能说三子归边是400分,而不是395分呢? 有没有一种方法, 可以动态评估这个分数, 从而达到知识的最优化呢?
第二,传说中的根据知识排序棋步的方法
在国外流行的认为Rybka超越其他软件的原因是因为更聪明的搜索和知识, 从作者言论和Rybka反映的信息做一个猜测(nps超低, 搜索准确度超高), 一致认为Rybka在搜索和评估中, 都采取了全新的方法
其中一个流派3moves现在被认为是Rybka最有可能采取的方法(包含了我的理解补充)
什么是3moves? 首先, 当前盘面移动一步, 对可以攻击的子,计算3步内可以攻击的点集,这个点集每个点都有权重.那么,多个攻击子做交集的时候, 密度最高权重最高的区域, 就是当前盘面最容易攻击的位置, 这表明了这一个棋步的攻击能力
当这个棋步能攻击到王或者其他子时, 这自然就是一个好的棋步,这时候根据点集的情况进行算分,自然是非常准确的.
这种方法超越了子力表和知识分数的局限, 而且更好理解了棋规, 也难怪被认为是最有可能的
以上转载，不知是否你想要的？
中国象棋软件人机合一 怎么用啊
本软件可以进行中国象棋人机对弈和双人对弈，电脑分4个级别，可以保存对弈棋谱。界面
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于象棋软件人工智能怎么用的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于象棋软件人工智能怎么用的相关内容别忘了在本站进行查找喔。