23、电脑国际象棋测试对局分析

电脑国际象棋测试对局分析

在电脑国际象棋的领域中,众多强大的程序之间的对决总是吸引着众多爱好者的目光。本文将详细分析DarkThought与多个强劲对手在特定局面下的测试对局,深入探讨其中的策略、战术以及最终的胜负走向。

不同局面下的对局情况

在Nunn Position #4和Nunn Position #5这两个特定局面下,DarkThought与Rebel 9、Shredder 2、Chessmaster 4000 Turbo等多个程序展开了激烈的较量。以下是部分对局的详细情况:

Nunn Position #4
  • DarkThought - Rebel 9 :此局DarkThought以1 - 0获胜。对局中,双方前期布局常规,DarkThought在中期抓住机会,通过一系列的棋子调动和攻击,逐渐占据优势。例如,在24. Re4 Bxh3这一步后,DarkThought成功打开局面,后续不断扩大优势,最终取得胜利。
  • Rebel 9 - DarkThought :Rebel 9以0 - 1落败。Rebel 9在对局中可能在某些关键决策上出现失误,导致局面逐渐被动,最终输掉比赛。
Nunn Position #5
  • DarkThought - Chessmaster 4000 Turbo :DarkThought以0 - 1失利。在这局中,Chessmaster 4000 Turbo发挥出色,可能在战术运用和局面把控上更为精准,使得Da
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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