[1]张越 芦东昕.面向目标的博弈搜索策略及其应用[J].计算机技术与发展,2007,(03):102-105.
　ZHANG Yue,LU Dong-xin.Goal- Oriented Search Strategy for Game and Its Application[J].,2007,(03):102-105.
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面向目标的博弈搜索策略及其应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年03期
页码:
102-105
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Goal- Oriented Search Strategy for Game and Its Application
文章编号:
1673-629X（2007）03-0102-04
作者:
张越1 芦东昕1; 2
[1]华北电力大学计算机科学与技术系[2]中兴软件技术有限公司成都研究所
Author(s):
ZHANG Yue;  LU Dong-xin
[1] School of Computer Science ＆ Technology, North China Electric Power University[2]Chengdu Institute, Zhongxing Software Technology Co. Ltd
关键词:
博弈; 负极大值搜索; 极小窗口搜索; 历史启发; 静态着法启发
Keywords:
game;  negamax;  PVS;  history heuristic;  rule heuristic
分类号:
TP18 O225
文献标志码:
A
摘要:
博弈是人工智能研究的重要分支，它涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。而搜索策略是博弈问题的关键。针对搜索技术中存在的由于搜索空间巨大而引起的搜索效率下降的缺点，结合五子棋的特点，探讨了相应博弈问题的求解策略，提出一种结合PVS、静态着法启发、历史启发算法的搜索策略。实验结果证明，该算法不但能保证博弈水平，还能得到较好的搜索效率
Abstract:
Game is one of the major research realms of artificial intelligence. It involves reasoning,search and planning. The search efficiency will descend when the problem state is too large. Thus, this paper explores a strategy for solving the corresponding game problem, proposing a search strategy which combines PVS, history heuristic and rule heuristic based on the gobang. The result shows that the algorithm can not only guarantee the game level,hut also improve its search efficiency

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备注/Memo

备注/Memo:
中国下一代互联网示范工程（CNGI）移动奥运项目资助（CNGI-04-17-2A）张越（1982-），女，河南人，硕士研究生，研究方向为嵌入式操作系统、人工智能；芦东昕，博士后，教授，研究方向为第3代移动通讯、人工智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01