电脑中国象棋游戏源程序程序走填空

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-20 10:04 标签： 象棋程序源代码
210.45.240.*
不知道就别乱说，国际象棋人的确输给了深蓝，但围棋软件和人压根就不是一个档次上的，差着十万八千里呢，至于中国象棋还有争议，但预测以后的人将不是电脑的对手
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天啊，原来电脑的象棋程序可以这么弱智
………………………………………………………………三分钟就下成这样……这种挑战性实在让人无语……
改良大局将棋
这个到底是哪里出来的啊？
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呵呵，我兄弟跟电脑下，一个固定走法，必将死
又一局全子光杆。关掉。实在是太没挑战性了……
好久没下象棋了。
我不信'就算你一步吃一子'每步两秒钟'就要三十秒'你一步'对方也一步'就是一个回合'也就是十五回合'要一分钟'而你回到原来的地方'起码又要十五回合'那么三十回合'要两分钟'而你要想一子未死'更不可能'所以'这应该是ps的'
局时明明十分钟'拜托别那么夸张'说'三分钟
电脑的象棋的水平非常高，不知道你的怎么回事。
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象棋蛮力搜索算法最基本的就是极大极小搜索，这种方法适用于所有双方都可看到局面的棋，比如象棋、围棋、五子棋，不适用于扑克、麻将等看不到对方牌的游戏。
算法的原理是每一方走子都为了让自己局面最优。
对于中国象棋，最简单的是代码中SearchFull函数，分析如下：
假设人（红）机（黑）对战，红方走子以后，根据不同计算深度，黑方做如下判断：
1步：找最好的走法
电脑计算当前所有可走路线以后，取局面最好的走法，这种搜索方法搜到的结果是炮2进7打底马（c454）
结果Search.nHistoryTable[54c4] += 1*1
Search.mvResult = c454
这个搜索只有1个循环，下一层迭代直接返回估计值，在这个循环中beta一直是10000，alpha不断更新到当前搜索到的最大值
2步：遍历每一种走法，对于每一种走法，对方都会选择让你的局面最差的走法，选择最好的走法
电脑首先计算当前所有可走线路：a1, a2, ...
对于每一步，计算下一步红方可能的走法，比如对于a1，考虑红方可能走b1, b2, ...
一个典型值是这样的：
alpha & & &beta
-10000 & 10000
最上层循环的第二次alpha更新为-25，也就是说黑方走了这一步棋以后，红方再走一步，黑方局面最大值是-25
下一层 -10000 25，这一步如果红方搜索到局面值&25，那么说明黑方会选择前面一步走法，而不会走这一步，可以直接返回（即截断），搜索完以后alphabeta为8，25
最上一层循环下一次alpha更新为-8，
总的来说alpha-beta算法有2个重点：
1. 对于搜索树中的兄弟节点，搜索过程中alpha值不断增加
2. 对于节点的孩子节点，alpha、beta反转
alpha表示当前搜索到的最佳值，每一个具体的搜索步骤搜到的值可能比alpha小
beta表示对手目前为止搜索到的最佳值，如果搜索到的结果比beta好，则对手不会在上一层选择这一步，可以直接返回
alpha-beta算法搜索的有效性是自低向上保证的，所以这种搜索在没有错误的基础上增加了搜索速度
搜索的每一步，alpha 走法表示搜索到的最好走法评估值比alpha小，这个搜索要抛弃
beta走法表示搜索到的最好走法太好，上一步对方不会这么走，这个搜索也是无效的
参考知识库
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电脑象棋（4）
这个引擎共分为几个步骤：
1. ucci.h/cpp 协议定义
主要是引擎有3种状态
引导：此时只接受ucci协议，收到后转到空闲状态
空闲：此时接受setoption（设置） position（局面） banmoves（设置禁手） go（进入思考状态） quit（退出）
思考：此时接受stop（停止） ponderhit（改变思考方式），输出bestmove或nobestmove后转到空闲状态
详细的说明可以参考
2. pregen.h/cpp&一些定义
棋盘定义（棋盘区域表，城池区域表，升变区域表），合理走法定义（合理走法跨度表，马腿表）
车炮位列数组生成，对于车或炮的某一个列或行，生成预定义数组，表示在一个局面下可走到的最大、最小位置、尺子可以走到的最大、最小位置
对车炮以外的其它子，生成普通走法数组（即在棋盘上某个位置可以走到的所有位置）
3. position.h/cpp 局面表示
棋子位置、逻辑定义，包括搜索中的一些变量，比如局面评价值、裁剪参数。从fen串识别局面
4. genmoves.cpp 局面表示
包括PositionStruct结构的4个比较复杂的函数：
Protected 判断某个位置是否被某个子保护
GenCapmoves 和 GenNonCapMoves 分别生成吃子和不吃子的走法，采用pregen.h/cpp中定义的位列技术和预定义表
ChasedBy 检测捉子，不是所有子，根据情况判断被捉子是否有根
5. hash.h/cpp 置换表
存取、获取置换表技术
6. book.h/cpp 开局库
7. movesort.h/cpp 走子与局面判断
每一次搜索过程中的走法过程：置换表-&吃子走法-&杀手走法-&普通走法
走法排序中采用了shell排序
其它内容跟象棋小巫师教程里面内容差不多
8.&search.h/cpp &递归搜索
搜索过程与教程中相比加入了更多内容，因为作为引擎，需要处理很多响应
这一部分与第7部分movesort是eleeye的主要内容，也应该是每一个引擎的主要内容
SearchMain做以下处理：
判断和棋和重复局面
搜索开局库
迭代遍历根节点
判断是否和棋或输棋
其它主要搜索过程有：根节点搜索，主变例搜索，唯一着法搜索，零窗口搜索
9. eleeye.cpp main文件
主要过程是：初始化 -& 设置局面 -& 搜索 -& 退出
10. preeval.h/cpp 扩展的局面评价（局面预评价）
计算当前局面下每个棋子在各个位置的实际值（开中局或残局），保存在PreEvalStruct中ucvlWhitePieces和ucvlBlackPieces
计算当前局面下空头炮、窝心马威胁，保存在PreEvalStructEx中vlHollowThreat和vlCentralThreat
计算当前局面下双方进攻状态vlBlackAdvisorleakage和vlWhiteAdvisorLeakage
11 evaluate.cpp 局面评价
第10和11部分是对局面的评价，感觉看完代码对提高下棋中局面评价也是有帮助的
eleeye中可能的问题：
搜索过程中记录主要变例AppendPvLine按照从前到后顺序记录，符合正常思维，但是每次都有一个while减慢了速度，我觉得可以先将其反向记录，最后输出的时候做一次翻转即可。
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