1、计算机国际象棋搜索技术的革新与实践

计算机国际象棋搜索技术的革新与实践

1. 研究背景与目标

在计算机国际象棋领域，游戏树搜索的可扩展性和性能提升一直是研究的关键。游戏程序常常面临复杂搜索任务的挑战，而国际象棋更是被视为人工智能中树搜索的典型范例。现代国际象棋程序多采用深度优先搜索，并依赖 alpha - beta 范式的诸多改进来缩小搜索树规模，同时在搜索过程中缓存数据和进行动态走法排序。本研究聚焦于三个主要方面：选择性剪枝、游戏理论知识的高效应用以及搜索深度增加时的搜索行为。

2. 选择性剪枝技术

2.1 自适应空步剪枝

空步剪枝是一种动态前向剪枝方案，在轮到走棋的一方未被将军时，通过跳过走棋权并进行较浅深度的探测来产生选择性截断。传统空步剪枝多采用固定深度缩减因子 R = 2，因为它比过于保守的 R = 1 和过于激进的 R = 3 表现更好。我们提出了自适应深度缩减因子的公式，结合了 R = 2 的战术安全性和 R = 3 的减少搜索工作量的优点。

通过让不同版本的 DARKTHOUGHT（R = 2、R = 3、R = 自适应）对 2180 个测试位置进行 8、10 和 12 层深度的搜索实验，结果表明自适应空步剪枝在战术表现上与 R = 2 的标准空步剪枝相当，同时在 8 - 12 层搜索深度下平均减少 10% - 30% 的搜索工作量，且搜索工作量的减少随搜索深度的增加而良好扩展，与 R = 3 的标准空步剪枝类似。

深度缩减因子	战术表现	搜索工作量减少