學位論文
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Item 暗棋程式DarkCraft的設計與實作(2012) 施宣丞; Hsuan-Chen Shih電腦對局在人工智慧領域中佔有很大的份量，它主要分為完全資訊遊戲和不完全資訊遊戲兩大類，完全資訊遊戲是指所有玩家都可以掌握全部資訊的遊戲，例如：圍棋、西洋棋、象棋，不完全資訊則是各方玩家都只能掌握一部分資訊的遊戲，例如：暗棋、麻將、撲克牌遊戲，其中電腦暗棋是近年剛起步，擁有很大發展空間的不完全資訊遊戲。 一個程式的基礎是資料結構，有了好的資料結構才可以讓我們有足夠的基礎去構思出好的演算法，本研究將西洋棋最有效率的資料結構BitBoard融合到暗棋裡，讓程式能有很快的執行速度，並改良演算法強化棋力。 本研究已設計並實作了一個暗棋程式DarkCraft，在2011年於荷蘭獲得由國際電腦對局協會(International Computer Games Association)舉辦之電腦奧林匹亞(Computer Olympiad)冠軍。Item 電腦象棋程式Shark的設計與實作(2014) 劉孟謙電腦對局在人工智慧領域一直是一個非常吸引人的項目，而電腦象棋相關研究發展遠不及國外西洋棋來的豐富，而象棋是我國國粹，因此我們希望針對電腦象棋的領域進行深入的研究探討。本研究以網路上開源的象棋程式「象眼」為基礎，設計改良開發成象棋程式Shark，以供象棋棋手精進棋力、參與各項電腦對局競賽，並期望能與人類大師抗衡。 下棋程式的棋力與搜尋演算法、審局函數息息相關，本研究主要針對這兩項進行改良。我們以軟體工程的概念設計加強演算法的可靠性；研發新的資料結構—BitBoard大幅的增進了審局函數的效能，讓程式能搜尋得更深、且讓特殊棋型的偵測以及複雜的長捉盤面處理可以非常有效率的實現；另外增強程式對於兵卒的掌握以及使用Material Table建構更多程式對於中殘局的知識。 原始象眼估計其棋力約有六段，改良後的Shark與象眼對弈已有80%的勝率，並且於2013年12月參加TAAI電腦對局比賽獲得銅牌、經過再改良後2014年6月參加TCGA電腦對局比賽獲得銀牌，在眾多持續開發多年的象棋程式中擠進了一席之地，估計其棋力已晉升至七段。其後我們將繼續開發改良，期望能更精進棋力，向頂尖程式與人類大師看齊。