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alpha+beta效果, 对搜素的顺序敏感.　　于是我们找到了一个优化方向: 调整可行步的顺序, 并优先搜索预期高的分支. 该技巧命名为: 启发搜索

启发搜索和置换表, 两者都是很好的思路, 前者通过调整搜索顺序来加速剪枝效果。 后者通过空间换时间。 总而言之, 这些都是博弈树上很常见的优化手段。 当然在具体游戏中, 需要权衡和评估。 ...

这个游戏弄了好久了，因为时间缘故，总是断断续续，没有实质的进展。中间用到一些知识，都是东拉西扯来的，不过我打算以后慢慢的贴出来，跟大家共同进步。提高程序棋力，我打算从3个方面进行一 搜索方式二 估值 函数三 智能模块当然状况是搜索函数用α-β剪枝，估值函数没有合适的，智能模块一点没有。因为时间缘故，这次改进的重点就是估值函数，时间允许修改搜索方式，考虑可能的智能模块加入。

今天黑白棋小程序到了0.06版本各个版本的对比。v0.04 增加快进快退 endgame 估值改变使用当前（colour- -colour）。考虑有空格结束。0.04：0.03黑：白35：293：61白：黑54:1054:10v0.05中局估值 固定棋格表。（关键在于棋格表优劣）0.05：0.04黑：白45：1939：25白：黑53：1148：16v0.06中局估值 固定棋格表

nowcan 研究资料之广泛偶特佩服。尤其其中关于mpc。偶至今还没看明白。现在把一些简单易懂的资料贴上来做个备份。http://www.cs.ualberta.ca/~Emburo/log.html http://www.cam.org/~bigjeff/Hannibal.html http://www.aaai.org/AITopics/html/othello.html 由于找不到更

很早以前听说过模板估值。把一个棋盘分成不同的区域，这些区域就是模板。整个棋盘做成一个模板，那里面的数据是相当大的，目前机器是无法承受的。因此把棋盘人为的分成多个小的区域，每个区域可能的配置情况是可以一一枚举出来的，对每种配置情况给予不同的分值。估值一个局面的分值，就是对所有区域对应的情况求和，求出来的和就是当前局面的估值。把棋盘划分区域的原则应该是把关联性强的位置分在一起，尽量减少不同区域的相