较高人工智能的人机博弈程序实现(多个算法结合)含C++源码
主要应用的算法有主要变量搜索(PVS)、历史启发(HH)、杀手启发(KH)、Null Move和迭代深化(ID)，可惜后来不够时间实现置换表(TT)，不然可以多一个算法了。代码里还实现了时间控制策略，可以几乎用尽20秒的测试时间，为争取更好的着法提供了保证。还有值得一提的是棋盘表示，我使用了棋盘表、棋子位置表结合的方式来表示，后来发现加上空位表的话，可以加快不少走法生成和估值的速度。反正棋盘表示是一切的基础，一种好的表示方法可以带来很大的性能提升。对于代码，大家注意class SE里的search_move和pvs两个函数，上述的算法和策略都在那里。class MG是关于棋盘表示、走法生成和估值的，class KH和class HH分别是杀手启发和历史启发。Null Move是简单有效的算法，不过我的实现里是比较简单的那种，如果有兴趣，可以查询其它资料。
http://blog.csdn.net/lanphaday/archive/2006/10/19/1341412.aspx
他们设置了哪些标签：
AI arithmetic
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使用标签：AI, Arithmetic，时间：2006-10-22 2:33:44 | 相关网摘
主要应用的算法有主要变量搜索(PVS)、历史启发(HH)、杀手启发(KH)、Null Move和迭代深化(ID)，可惜后来不够时间实现置换表(TT)，不然可以多一个算法了。代码里还实现了时间控制策略，可以几乎用尽20秒的测试时间，为争取更好的着法提供了保证。还有值得一提的是棋盘表示，我使用了棋盘表、棋子位置表结合的方式来表示，后来发现加上空位表的话，可以加快不少走法生成和估值的速度。反正棋盘表示是一切的基础，一种好的表示方法可以带来很大的性能提升。对于代码，大家注意class SE里的search_move和pvs两个函数，上述的算法和策略都在那里。class MG是关于棋盘表示、走法生成和估值的，class KH和class HH分别是杀手启发和历史启发。Null Move是简单有效的算法，不过我的实现里是比较简单的那种，如果有兴趣，可以查询其它资料。