9、高效的国际象棋残局识别与数据库索引方案

高效的国际象棋残局识别与数据库索引方案

高效的内部节点识别

在国际象棋程序中,内部节点识别是一项关键技术,它能显著提升程序在残局阶段的表现。下面以 KB[B]K 残局识别器为例,详细介绍内部节点识别的实现与应用。

实现示例

识别器函数通常需要区分三种不同类型的识别结果,分别对应不同的模式:有界(bound)、精确(exact)或失败(fail)。对于不访问残局数据库的 KB[B]K 识别器,需要检测以下三种情况:
1. 平局情况 :若两个主教仅控制同一种颜色的格子,KB[B]K 局面为平局。此时,优势方无法将死孤王,识别器可返回精确的平局得分结果。
2. 可能平局情况 :若孤王攻击主教(可能转化为平局的 KBK 局面),或者孤王位于棋盘边缘且优势方的王靠近(可能形成逼和局面),识别器应返回识别失败结果。
3. 优势方获胜情况 :其他 KB[B]K 局面中,拥有两个主教的一方具有获胜优势,识别器可返回有界得分以表明优势。

借助之前提到的 KBBK 计分函数,我们可以计算出优势方的有界得分。以下是一个用 ANSI - C 编写的 KB[B]K 识别器函数框架:

/* interior-node recognizer for all KB[B]K endgame positions */
recog_result kb_k_recog(node kb_k_pos) {
    int recog_bound, recog_score;
    /* return
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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