學位論文
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Item 電腦象棋深象中局程式的設計與實作(2006) 黃文樟電腦博奕在人工智慧領域中，一直是引人關注的，在深藍打敗西洋棋棋王Karsparov之後，象棋由於複雜度與西洋棋接近，在資料結構與搜尋演算法方面與西洋棋有許多相似或共通之處，成為下一個最有可能打敗人類棋王的棋類遊戲，近年來也吸引了許多人投入研究。 本論文介紹電腦象棋程式“深象”(取得了在義大利杜林舉辦之第十一屆Computer Olympiad象棋比賽銅牌)的基本資料結構、搜尋演算法與審局函數的設計，以及對所使用的資料結構與搜尋演算法進行測試與分析，並針對提高棋力的核心－審局函數，提出我們的改進方案。 關鍵字:電腦象棋、搜尋演算法、審局函數、人工智慧。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。