中国象棋算法

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1、解剖大象的眼睛——中国象棋程序设计探索　黄晨*　2005年6月(*联系地址：复旦大学化学系表面化学实验室，eMail：morning_yellow@elephantbase.net)　(一)引言　　　我在今年2月写出了象棋程序ElephantEye的第一个版本(0.90)，本来它只是象棋界面ElephantBoard的调试引擎。在设计程序的过程中，我尝试性地加入了很多算法，发现每次改进都能让程序的棋力有大幅度的提高，因此便对象棋程序的算法产生了浓厚的兴趣。到现在我已经陆续对ElephantEye作了几十次加工(

2、目前版本为0.94)，使得它的棋力接近了中等商业软件的水平，在公开源代码的象棋程序中，ElephantEye是最强的一个。　　我希望能通过公开源代码的方式，推动中国象棋程序水平的整体发展，然而根据很多网友的反馈意见，发现源代码中的很多部分并不是那么容易理解的。因此我才打算以《中国象棋程序设计探索》为题，写几篇详细介绍ElephantEye算法的连载，希望能让的源代码充分发挥它的作用。　　下面我先简要谈一下我自己对ElephantEye的体会。　1.1ElephantEye用到了哪些算法？　　　在我写本次连载以前

3、，我已经完成了《象棋百科全书》网站上《对弈程序基本技术》专题中所有文章的翻译，ElephantEye的大部分算法都参考了这些文章，这些算法我会在连载中一笔带过，详细的内容希望读者参考这些译文，那里还有我加的很多译注，希望它们能够加深读者对这些算法的体会。　　当然，仅根据这些文章所提供的算法，是写不出很好的程序的，我参考了王小春的《PC游戏编程——人机博弈》一书，也参考了一些国际象棋的源程序，并通过自己的探索，在ElephantEye中加入了另外的非常重要的算法，尤其是启发算法，我认为它们在程序中发挥了关键性的作

4、用，而且很多细节在绝大多数文字资料中没有详细给出，我会在我的连载中重点介绍。　　我猜读者最感兴趣的内容是ElephantEye的着法生成器，这应该算是象棋程序的核心部分，同时也是各个程序差异最大的部分。在写ElephantEye以前，我在《象棋百科全书》网站上刊登了大量介绍“位棋盘”的文章，这是个非常有吸引力的思想，但是我试验下来觉得它的速度并不快，在ElephantEye的程序里我只把位棋盘运用在将军判断上。尽管如此，ElephantEye短短10行的将军判断也许是程序的一个亮点吧，那么这部分内容我将尽量介绍

5、得详细一点。　　此外，一些看似和棋力关系不大的技术，诸如开局库、长将检测、后台思考、时间策略、引擎协议等等，其实也直接影响着象棋程序的稳定性，因此也有必要逐一讲解。　　总之，每个技术都很重要，我的连载虽然不能面面俱到，但我会尽我所能来作详细阐述的。　1.2如何正确评价ElephantEye目前的棋力？　　　ElephantEye是“蛮力型”象棋程序，与大多数商业程序的不同之处在于，它没有审局能力，那么它的棋力到底有多强？网友对这个问题众说纷纭，有人认为它无法跟一流的商业软件相比，毕竟ElephantEye是免费

6、程序，其源代码又是公开的，为什么非要去和顶尖程序去比呢？也有人认为它能战胜中等商业软件，但电脑对电脑和电脑对人类根本就不是一回事，这么一个不懂得防守空头炮的程序怎能说它厉害呢？还有人喜欢在同一搜索水平(比如6层、8层或10层)上比较两个不同的程序，这种标准去比较“蛮力型”程序和“知识型”程序，这有意义吗？　　要正确认识这个问题，我想说明几点：　　(1)测试标准要合理，这个标准只能是“时限”，即给两个程序以同样多的时间，可以对每步都限定时间，也可以是比赛所采用的时段制或加时制，而不能以同样的搜索水平作标准。另外，

7、如果两个程序运行在同一台电脑上，那么不能启用后台思考功能。　　(2)某几盘对局并不能说明问题，我以“浅红象棋”为平台用ElephantEye对阵“梦入神蛋”，ElephantEye遗憾地以2:3败北。我有充分的信心表明ElephantEye的棋力比梦入神蛋强得多，因为两者用了相同的评价函数，但同样时间ElephantEye通常要比梦入神蛋多搜索一层以上，那么2:3的比分又能说明什么问题呢？　　(3)跟人类比和跟电脑比是两回事，每个电脑程序都有弱点，这些弱点很容易被人类棋手抓住，但其他电脑程序则不会抓住你的弱点。

8、一般认为，知识缺乏的程序弱点也多(例如ElephantEye不懂得防守空头炮)，因此对阵人类棋手失败的几率要比对阵其他程序高得多。　1.3ElephantEye对象棋有哪些认识？　　　要说ElephantEye一点象棋知识都不具备，这种观点我是无法接受的。很多搜索算法确实只能用在象棋上，这一点ElephantEye做得比很多商业程序都好，这些算法体现在以下几个方面：　　(1)杀棋局面在