基于神经网络的中国象棋智能对弈系统研究

基于神经网络的中国象棋智能对弈系统研究

中国象棋是中国历史悠久的国粹之一，它是一种对弈棋类游戏，其战术元素丰富，能够提高人们的智力水平，国际象棋在计算机

领域已经有了深入的研究和应用，而中国象棋在此方面的研究和

应用仍然非常有限。本文将介绍一种基于神经网络的中国象棋智

能对弈系统的研究。

一、背景

目前，人工智能技术在许多领域得到了广泛的应用。在围棋领域，谷歌 AlphaGo 取得了惊人的成果。然而，在中国象棋领域，

由于这个游戏数目庞大，难以搜索完整的博弈树，因此设计一种

可行的计算机对弈系统是一个具有挑战性的问题。

二、技术架构

本研究设计了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的中国象棋对弈系统。该系统可以将棋盘上的局面转换为一个位图，并通过深度学

习方法将其与大量数据进行训练和优化。同时，该系统还使用强

化学习方法优化操作、模拟自我对弈等策略，以提高对弈水平。

三、特征提取

在训练阶段，我们需要将棋盘上的当前局面转换为一个位图，

以便于神经网络进行处理。该位图应该包含所有的信息，例如各

棋子的位置、颜色、类型等。特别地，对于每个棋子，我们使用

了一个“士兵线”来表示职业可以移动到的位置，这个线上有多个点，用颜色区分可行和不可行的位置。这个特征提取的过程需要

精细地设计，以确保系统能够高效地学习和决策。

四、神经网络

对于中国象棋对弈系统，卷积神经网络是非常高效的模型类型，因为它可以有效地处理二维网格数据。在我们的设计中，我们使

用了一个具有多个卷积层和池化层的神经网络。该网络的输出是

一个概率分布，表示该模型对于每个可能的走棋方案的评分。这

个评分不仅取决于当前局面，还取决于系统对于该走棋方案的判断。

五、强化学习

除了利用神经网络来学习对该模型的评分，我们还通过强化学

习来训练模型的总体策略，以便系统在策略上更加优秀。强化学

习是一种机器学习类型，它通过给予奖励或惩罚的方式来优化模

型的策略。在棋类对弈游戏中，这种方法非常适用，因为它可以

模拟出自我对弈的情况。

六、实验结果

我们对这种基于卷积神经网络和强化学习的中国象棋智能对弈

系统进行了一系列的测试和对比实验。实验结果表明，该系统在

多种对弈场景中都表现出了优秀的水平。与传统的棋谱搜索算法

和其他对弈系统相比，该系统有更高的胜率和更好的智能化水平，可以有效地提高玩家的对弈水平。

七、结论

本文介绍了一个基于卷积神经网络和强化学习的中国象棋智能

对弈系统的设计和研究。该系统具有良好的实验结果，证明了该

系统的有效性和水平。随着人工智能技术的不断发展，这种智能

对弈系统将有更广泛的应用前景，可以帮助玩家提高对弈水平，

同时也对进一步研究和发展中国象棋和其他围棋类游戏的人工智

能领域提供了有益的洞见。

中国象棋计算机博弈关键技术分析

中国象棋计算机博弈关键技术分析 中国象棋是一种源于古代中国的策略游戏，深受广大棋迷喜爱。随着计算机技术的发展，中国象棋计算机博弈应运而生。本文将深入探讨中国象棋计算机博弈的关键技术，包括棋盘表示、棋子移动规则、搜索算法等方面，以期为相关领域的研究提供有益的参考。 中国象棋的历史可以追溯到古代，据史书记载，它起源于秦汉时期，距今已有两千多年的历史。中国象棋的博弈场景包括两个玩家（红方和黑方）在方形棋盘上进行对弈，每方各有16个棋子。在计算机博弈中，我们需要通过程序实现棋盘表示、棋子移动规则以及搜索算法等功能，使计算机能够与人类玩家进行对弈。 中国象棋计算机博弈的关键技术之一是棋盘表示。棋盘表示是计算机理解游戏规则和状态的基础。在常见的中国象棋计算机博弈中，棋盘通常采用二维数组来表示。数组中的每个元素代表一个棋盘格子，数组元素的值表示该格子上的棋子类型和颜色。例如，红方的车可以表示为“R”，黑方的车可以表示为“r”。 棋子移动规则是计算机博弈中的另一个关键技术。在中国象棋中，每个棋子都有其特定的移动方式和范围。例如，车可以在横竖方向上任意移动，马走日字，相走田字，士走斜线等。在计算机博弈中，我们

需要根据棋子的移动规则，判断出每个棋子下一步可以移动到的位置，并在棋盘表示中进行标记。 搜索算法是计算机博弈中的核心算法，用于寻找最优策略。在中国象棋计算机博弈中，搜索算法需要解决两大问题：一是确定搜索策略，如采用广度优先搜索（BFS）还是深度优先搜索（DFS）；二是评估局面价值，即判断当前局面对于哪个玩家更有利。常见的评估函数包括局面评估函数、启发式函数和神经网络等。 在中国象棋计算机博弈中，以上三个关键技术相辅相成。棋盘表示是基础，用于展示游戏状态；棋子移动规则是保障，确保计算机能够按照游戏规则进行操作；搜索算法是核心，用于寻找最优策略。 中国象棋计算机博弈关键技术的研究和应用对于提高计算机博弈水 平和人类对弈体验具有重要意义。本文通过对中国象棋计算机博弈关键技术的深入分析和探讨，希望能为相关领域的研究提供有益的参考和启示。随着技术的不断发展，相信未来中国象棋计算机博弈将会取得更加辉煌的成就。 随着社会的发展和普通话的普及，越来越多的人开始学习和使用普通话。然而，普通话发音的准确度和流利度对于很多学习者来说仍是较大的挑战。为了帮助学习者更好地提高普通话发音水平，计算机辅助

基于神经网络的中国象棋智能对弈系统研究

基于神经网络的中国象棋智能对弈系统研究 中国象棋是中国历史悠久的国粹之一，它是一种对弈棋类游戏，其战术元素丰富，能够提高人们的智力水平，国际象棋在计算机 领域已经有了深入的研究和应用，而中国象棋在此方面的研究和 应用仍然非常有限。本文将介绍一种基于神经网络的中国象棋智 能对弈系统的研究。 一、背景 目前，人工智能技术在许多领域得到了广泛的应用。在围棋领域，谷歌 AlphaGo 取得了惊人的成果。然而，在中国象棋领域， 由于这个游戏数目庞大，难以搜索完整的博弈树，因此设计一种 可行的计算机对弈系统是一个具有挑战性的问题。 二、技术架构 本研究设计了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的中国象棋对弈系统。该系统可以将棋盘上的局面转换为一个位图，并通过深度学 习方法将其与大量数据进行训练和优化。同时，该系统还使用强 化学习方法优化操作、模拟自我对弈等策略，以提高对弈水平。 三、特征提取 在训练阶段，我们需要将棋盘上的当前局面转换为一个位图， 以便于神经网络进行处理。该位图应该包含所有的信息，例如各

棋子的位置、颜色、类型等。特别地，对于每个棋子，我们使用 了一个“士兵线”来表示职业可以移动到的位置，这个线上有多个点，用颜色区分可行和不可行的位置。这个特征提取的过程需要 精细地设计，以确保系统能够高效地学习和决策。 四、神经网络 对于中国象棋对弈系统，卷积神经网络是非常高效的模型类型，因为它可以有效地处理二维网格数据。在我们的设计中，我们使 用了一个具有多个卷积层和池化层的神经网络。该网络的输出是 一个概率分布，表示该模型对于每个可能的走棋方案的评分。这 个评分不仅取决于当前局面，还取决于系统对于该走棋方案的判断。 五、强化学习 除了利用神经网络来学习对该模型的评分，我们还通过强化学 习来训练模型的总体策略，以便系统在策略上更加优秀。强化学 习是一种机器学习类型，它通过给予奖励或惩罚的方式来优化模 型的策略。在棋类对弈游戏中，这种方法非常适用，因为它可以 模拟出自我对弈的情况。 六、实验结果 我们对这种基于卷积神经网络和强化学习的中国象棋智能对弈 系统进行了一系列的测试和对比实验。实验结果表明，该系统在

象棋智能博弈中算法与策略研究

象棋智能博弈中算法与策略研究 在现代科技的推进下，各种智能博弈系统已逐渐走入人们的生活。其中，象棋智能博弈系统因其容易理解和掌握的规则，以及丰富多样的战术策略，成为了智能博弈领域的重要研究方向。本文将从算法和策略两个角度对象棋智能博弈进行深入剖析和探讨。 一、算法研究 象棋智能博弈系统的核心在于算法的设计。目前，对于象棋智能博弈系统的算法设计主要分为两类：基于搜索树的算法和基于神经网络的算法。 1. 基于搜索树的算法 基于搜索树的算法是象棋智能博弈系统最为常见的算法之一。其基本思想是将整个棋盘上下一步可能落子的位置全部遍历一遍，并通过启发式搜索算法评估每个可能落子位置的优劣，最终得出最佳的落子位置。但这种算法存在着时间复杂度较高，搜索空间巨大等问题，对计算机的性能要求较高，且就算是最优解也可能受到启发式算法的影响而并非真正意义上的最优解。 2. 基于神经网络的算法 近年来，随着深度学习和人工智能研究的不断发展，基于神经网络的算法也被广泛应用于象棋智能博弈系统中。相较于基于搜索树的算法，基于神经网络的算法更加注重数据的训练，通过大量的博弈数据集训练出一个强大的神经网络模型，实现快速准确的决策博弈局面。但是这种算法需要大量的训练数据，且人工设计的特征常常限制了其鲁棒性。 二、策略研究 在象棋智能博弈系统中，策略的研究同样至关重要。目前，对于象棋智能博弈系统的策略设计主要分为两类：基于规则的策略和基于自我学习的策略。

1. 基于规则的策略 基于规则的策略是指设计师通过对象棋规则的熟悉，提取出规则中的一些基本 策略，并在实战中运用这些策略进行决策。这种方法的优点是易于理解和调整，但缺点是不能处理超过规则难度的复杂决策。 2. 基于自我学习的策略 基于自我学习的策略是通过引入强化学习等方法，让象棋智能博弈系统自己学 习制定决策策略。这种方法的优点是具有高度的智能化，可以在不断的探索中收集并分析数据，最终生成尽量优秀的策略。但是这种方法需要巨量的数据和计算资源，且算法的优化难度也较大。 三、致谢 在本文中，笔者对象棋智能博弈系统的算法和策略进行了较为深入的剖析和探讨。但是，由于笔者的知识有限，很可能存在错误之处。在此向各位读者致以歉意和感谢，在未来的学习中，笔者将更加努力，为大家带来更优秀的作品。

基于人工智能的策略游戏博弈研究

基于人工智能的策略游戏博弈研究 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的领域开始应用人工智能技术，其中，策略游戏博弈也开始涌现出许多基于人工智能技术的研究成果。在这篇文章中，我们将主要探讨基于人工智能的策略游戏博弈研究。 一、人工智能与策略游戏博弈的结合 人工智能作为一项技术，可以应用于许多领域。其中，最有代表性的就是人工 智能技术在游戏方面的应用。而策略游戏博弈，正是最有代表性的游戏之一。 策略游戏博弈是一种思维性相当强的游戏，玩家需要不断思考对手的下一步行动，并做出对应的应对措施。这与人工智能技术的一些核心思想不谋而合，比如模拟人类思考，通过大量实验数据和人类经验学习等。 因此，基于人工智能技术的策略游戏博弈研究也逐渐成为了人工智能领域的一 个重要研究方向。 二、基于人工智能的博弈研究模型 基于人工智能的策略游戏博弈研究具有相当大的灵活性，可以根据具体的游戏 特点进行模型开发。以下是几种基于人工智能的博弈研究模型： 1. 博弈树模型 博弈树模型是策略游戏博弈研究中比较常用的一种模型。博弈树模型采用树形 结构表示游戏过程，每个节点表示游戏的一个状态，每个边上表示一个可能的决策或对手的决策。模型通过递归算法搜索，计算出每种策略在不同情况下的胜率。 2. 强化学习模型

强化学习模型是一种用于解决复杂任务的学习方式。在策略游戏博弈中，强化 学习模型可以通过不断试错和反馈学习最终确定最优策略。该模型在某些策略游戏博弈中具有较好的优化效果。 3. 遗传算法模型 遗传算法模型是一种基于生物学进化理论的算法。在策略游戏博弈中，该模型 可以通过模拟自然进化过程，不断优化策略，最终得到最优的策略方案。 4. 神经网络模型 神经网络模型是一种模拟人脑神经系统的算法。在策略游戏博弈中，神经网络 模型可以用来识别游戏的状态和策略，学习如何发挥最佳效果。 三、基于人工智能的策略游戏博弈的应用 基于人工智能的策略游戏博弈研究，不仅可以为策略游戏博弈的优化提供参考，也可以为其他领域的人工智能技术应用提供借鉴。以下是几种基于人工智能的策略游戏博弈的应用案例： 1. 中国象棋 中国象棋是一种策略性相当高的棋类游戏。近年来，多家研究机构和企业开始 采用基于人工智能的策略游戏博弈研究方法来提高中国象棋游戏水平。比如，腾讯AI实验室在2019年发布了一款名为FineArt的AI对战中国象棋的软件，这款软件 通过博弈树模型和深度学习模型的结合，可以与最顶尖的人类中国象棋棋手对决。 2. 围棋 围棋是一种古老的策略游戏，也是人工智能技术应用的一个重要领域。AlphaGo就是围绕着围棋开展的一项研究项目。AlphaGo通过神经网络、遗传算法 和蒙特卡罗树搜索等技术组合，从历史数据和自我对弈中学习，最终在2016年成 功战胜了李世石九段。

基于深度强化学习的人工智能棋类游戏算法研究

基于深度强化学习的人工智能棋类游戏算法 研究 随着人工智能技术的发展，越来越多的领域开始应用人工智能算法，其中棋类 游戏算法的研究成果备受瞩目。人类自古便喜欢下棋，而电脑也早已能够在棋类游戏中击败人类大师。然而，如何让电脑能够更加完美地下棋？这就需要深度强化学习的技术来实现。 深度强化学习是一种基于深度学习的强化学习方法。强化学习是指通过试错的 方式对智能体进行训练，在每个决策点上给出的反馈都会影响后续的决策，从而使智能体逐渐学会优化决策。深度学习是指通过建立多层神经网络来实现对大型数据集的学习。这两种技术的结合，则可以实现基于深度强化学习的人工智能棋类游戏算法。 在人工智能下棋的过程中，最核心的部分是决策。决策的好坏决定了最后的胜负。而要得到好的决策，需要依靠深度强化学习算法的训练。训练过程包括两个方面，一是通过神经网络对棋局进行分析，得到优秀的策略；二是根据策略不断进行模拟，获取反馈并不断优化模型。 在神经网络的训练中，通常采用卷积神经网络。卷积神经网络是一种特殊的神 经网络结构，对于图像和棋盘等网格状结构数据的处理有着天然的优势。通过卷积神经网络，可以对棋局进行特征提取，得到更具有代表性的状态表达。 在神经网络的训练过程中，需要给出目标，这就需要用到价值网络和策略网络。价值网络是对于局面价值的估计，而策略网络则是对于下一步棋的预测。在训练过程中，这两个网络不断交替进行训练，最终得到优秀的模型。

而在模拟过程中，通常采用蒙特卡洛树搜索算法。蒙特卡洛树搜索算法是指通 过随机走子模拟大量的棋局，然后对于每个决策点计算出胜率，从而得到最优的决策。这个过程中，模型会根据自身的经验进行优化，不断提高模拟的准确性和速度。 通过深度强化学习算法的训练和模拟，电脑能够逐渐学会下棋，而且越下越好。在围棋、象棋等复杂的棋类游戏中，电脑已经可以击败人类大师。而且，通过对于深度强化学习算法的不断优化，人工智能在棋类游戏中的表现将会越来越卓越。 总的来说，基于深度强化学习的人工智能棋类游戏算法是一项有着广泛应用前 景的技术。将来，随着算法的不断深化、硬件的不断升级，人工智能将会在各个领域中扮演更加重要的角色。

基于深度强化学习的对弈棋类算法研究

基于深度强化学习的对弈棋类算法研究 随着人工智能的飞速发展，深度强化学习作为其中的一个重要方向也变得越来 越受到关注。对弈棋类问题的研究一直以来都是深度强化学习的热门领域之一，因为这类问题在实际应用中有着广泛的价值。本文将围绕基于深度强化学习的对弈棋类算法研究展开，介绍其基本原理、应用现状和未来发展方向。 一、基本原理 深度强化学习在博弈领域的应用主要是通过训练神经网络来模拟人类玩家的下 棋行为并不断优化，以达到高水平的棋力。其中，强化学习是指通过不断的试错和反馈来优化模型，其核心思想是“奖励驱动”，即在给定的策略空间中探索最优策略。而深度学习则是利用深度神经网络来学习高级的抽象特征表示，从而将问题更好地分解和建模。将两者结合起来，则可以实现在对弈中更简单、更快速地反应、决策和改进。 基于深度强化学习的对弈棋类算法研究涉及到多个方面，包括神经网络结构的 设计、策略选择、状态表达等等。此外，还需要考虑对弈中的不确定性和对手行为的预测，以及平衡探索和剪枝等问题。这些方面的研究既有理论上的探究，也有实践中的应用。 二、应用现状 在现有的对弈棋类算法中，基于深度强化学习的AlphaGo（阿尔法围棋）可以 说是一大亮点。AlphaGo在2016年成功战胜了此前长期占据“世界一流”位置的韩 国棋手李世石，并随后在很短时间内升级为了AlphaGo Zero，在围棋领域更是简 直无敌。 不仅如此，基于深度强化学习的对弈棋类算法在其他的对弈游戏上也有所应用。例如，在象棋等传统的对弈游戏中，某些算法已经能够达到与人类选手对抗的水平，并在一定程度上影响了这些游戏的规则和模式。在国际象棋中，有些程序已经可以

基于深度强化学习的棋类游戏智能对战研究

基于深度强化学习的棋类游戏智能对战研究 随着人工智能的不断发展，深度强化学习已经广泛应用于各种领域，如自动驾驶、机器人操作、游戏策略、语音识别、图像处理等。其中，基于深度强化学习的棋类游戏智能对战研究已经成为热门研究领域之一。 一、背景 棋类游戏是人类历史上发展最悠久且最受欢迎的一种智力竞技游戏，具有复杂的策略性和博弈性。在现代社会，人工智能已经可以挑战人类世界冠军，以AlphaGo为代表的人工智能在围棋比赛中连胜李世石、柯洁等人。但是，目前大多数棋类游戏智能对战还是基于传统的博弈树搜索算法，虽然在经典博弈如围棋、中国象棋、国际象棋等方面已经取得巨大成功，但是对于博弈过程中的不确定性和不完全信息处理仍存在一定的局限性。 因此，研究基于深度强化学习的棋类游戏对战的智能算法具有重要的现实意义和理论价值。 二、深度强化学习 深度强化学习是结合了深度学习和强化学习的一种学习方法。强化学习是机器学习的一种方法，其目标是通过智能体（机器或者人工智能）与环境的交互，学习如何制定行动策略以达到最大

化奖励的目标。深度学习是一种机器学习算法，其基于人工神经 网络，在模拟神经元和多层结构的基础上实现复杂的功能。 基于深度强化学习的算法包括：Deep Q-Network（DQN）、Dueling DQN、Double DQN等，这些算法均是以神经网络为核心，通过学习值函数或者策略函数，预测和优化各种行动的价值，实 现自主决策和学习的过程。 三、基于深度强化学习的棋类游戏智能对战 深度强化学习在棋类游戏智能对战中的应用主要集中在五子棋、围棋、中国象棋等传统博弈领域。 以五子棋为例，传统的博弈树搜索算法很难处理过于庞大的搜 索空间问题。而基于深度强化学习的算法能够从大量的棋谱中学 习和使用价值函数，实现对复杂的棋局评估和策略选择。在论文“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”中，谷歌DeepMind团队设计的AlphaGo采用了深度强化学习和Monte Carlo搜索算法，在围棋比赛中击败了人类世界冠军李世石。 在中国象棋方面，2016年，微软亚洲研究院发起了AlphaGo之后“中国王者”比赛，使用了基于深度强化学习的算法，取得了很 好的成绩。

基于深度强化学习的国际象棋人机对弈算法研究

基于深度强化学习的国际象棋人机对弈算法 研究 国际象棋，作为一项智力运动，一直以来都备受人们的热爱。而人机对弈这个 话题，也是一直以来备受人们关注的话题。如何让计算机通过学习，达到甚至超越人类水平的下棋能力呢？这就需要使用到最近比较火的一种技术，那就是深度强化学习。 一、深度强化学习简介 深度强化学习是一种利用深度学习和强化学习相结合的算法，在游戏、机器人 等领域有着广泛的应用。具体而言，深度学习主要是利用神经网络进行数据学习和模式识别，而强化学习则是利用训练集和奖励值进行学习。 而深度强化学习则是将以上两种方法结合起来，利用强化学习的奖励机制以及 深度学习的数据处理能力，大大提高了AI算法的效果。 二、国际象棋人机对弈 对于国际象棋这个智力游戏，传统的AI算法已经有了较高的进展，例如 Alpha-Beta剪枝算法、蒙特卡洛树搜索算法等。这些算法的优点在于效果稳定、效 率高，但是其缺点也十分明显：难以图像化呈现，容易陷入死胡同等等。 而深度强化学习则是通过让计算机不断与自己下棋，学习如何落子，并通过不 断的迭代，大大提高了人工智能算法的水平。现在，很多科技公司都在研究利用深度强化学习算法实现国际象棋人机对弈，例如Google、DeepMind等，其效果也十 分出色。 三、基于深度强化学习的国际象棋人机对弈算法 一般来说，基于深度强化学习的国际象棋人机对弈算法大致分为以下几个步骤：

1、训练数据的收集：通过人类专家下棋或者计算机自行对弈，收集大量的训练数据，以供模型学习。 2、数据处理：对于收集的棋谱数据进行预处理，例如去除无意义的棋谱、对棋盤进行标准化等。 3、网络模型的搭建：利用深度学习的图像识别能力，将预处理后的棋盘作为输入，输出下一步最佳的落子位置。 4、神经网络的训练：通过不断的迭代，不断调整神经网络的学习率，让其不断地学习如何下棋。 5、模型评估：通过与人类专家或其他AI进行对弈，检验模型的能力，并进行不断的优化。 四、结语 深度强化学习作为近年来最为热门的领域之一，在国际象棋人机对弈领域也有着广泛的应用。虽然目前算法仍然无法创造出下一代的AlphaGo，但是相信随着技术的不断进步，深度强化学习在未来会有着更广阔的应用前景。

象棋人工智能的原理与应用

象棋人工智能的原理与应用 1. 简介 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来发展迅猛的领域之一，它 将计算机技术与人类智能相结合，以模拟和延伸人类智能的能力。象棋作为一种具有复杂规则和战略性的棋类游戏，也成为了人工智能领域的研究热点之一。本文将介绍象棋人工智能的原理以及其应用。 2. 原理 2.1 机器学习 机器学习是实现象棋人工智能的关键技术之一。它通过让计算机从大量的象棋 对局数据中学习棋局的规律和解法。机器学习主要包括以下几个步骤： 1.数据收集：收集大量的象棋对局数据，并对其进行标注； 2.特征提取：从收集到的象棋对局数据中提取关键特征； 3.模型训练：使用机器学习算法对提取到的特征进行训练，生成一个模 型； 4.模型评估：对训练好的模型进行评估，检查其在棋局解法上的准确度； 5.模型优化：根据评估结果，对模型进行优化以提高准确度。 2.2 深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，它通过人工神经网络的模型来模拟人脑的工 作原理，实现对象棋的智能化。深度学习的关键技术是深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）。深度神经网络模型可以通过大量的象棋对局数据 进行训练，从而在实时对局中能够快速准确地做出决策和选择。 2.3 强化学习 强化学习是通过试错和奖惩机制来训练人工智能模型的一种学习方式。在象棋 人工智能中，可以通过让计算机与自己进行对局，并根据自己的胜负情况来调整模型的参数。在反复对局中，模型会逐渐学习到更优的棋局策略和选择。 3. 应用 象棋人工智能的应用广泛存在于以下几个方面：

3.1 人机对弈 象棋人工智能可以与人类玩家进行对弈，既能给予人类玩家挑战，又能提供棋谱分析和解析，帮助玩家分析和改进自己的棋局训练。此外，人机对弈还有助于推动象棋的普及和发展。 3.2 棋谱分析和解析 通过对大量象棋对局数据的学习和分析，象棋人工智能可以分析和解析不同棋局的优劣，指出棋局中的错误和改进方向。这对于象棋爱好者和职业棋手来说，都具有重要的参考价值。 3.3 开局库和残局库 象棋人工智能可以构建开局库和残局库，这些库中记录了大量的开局棋局和残局解法。通过对这些库的学习和应用，可以帮助人类玩家更好地处理开局和残局的情况。 3.4 人机协作系统 象棋人工智能还可以与人类玩家进行协作，共同分析对局和制定策略。这种人机协作系统可以发挥出人类智慧和机器计算能力的优势，提供更高水平的象棋对局体验。 4. 总结 象棋人工智能的原理与应用是一个复杂而广阔的领域。通过机器学习、深度学习和强化学习等技术，可以实现对象棋的智能化。在人机对弈、棋谱分析和解析、开局库和残局库以及人机协作系统等方面，象棋人工智能都发挥着重要的作用。未来，随着技术的不断进步，象棋人工智能将会有更广泛的应用和发展。

基于深度强化学习的智能棋类游戏研究

基于深度强化学习的智能棋类游戏研究 近年来，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的智能棋类游戏出现在我们 的生活中。而其中，基于深度强化学习技术的智能棋类游戏成为了研究的热门话题。 深度强化学习指的是一种利用深度学习和强化学习相结合的方法来训练智能体 的技术。在智能棋类游戏中，深度强化学习技术能够帮助智能体不断提升自己的下棋水平，从而能够与人类玩家进行对战。接下来，我们将会从以下几个方面对基于深度强化学习的智能棋类游戏进行研究。 一、深度强化学习在智能棋类游戏中的应用 在深度强化学习中，智能体是通过不断与环境互动，来学习最优策略的。在智 能棋类游戏中，智能体通过与棋盘上的子进行互动，来学习最优的下棋策略。其中，强化学习的一个重要算法就是Q-learning算法，它能够帮助智能体找到最优的下棋 策略。 而在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）能够 很好地处理图像类的数据，而循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN） 则很适合处理序列数据。在智能棋类游戏中，我们可以使用CNN来处理棋盘上的 图像数据，使用RNN来处理历史游戏记录数据，从而提高智能体的下棋水平。 二、深度强化学习的优势和劣势 与其他的智能算法相比，深度强化学习具有以下几个优点： 1. 自动优化：深度强化学习能够自动地优化神经网络，并且不需要手动调整参数，从而节省人力成本。 2. 泛化能力：深度强化学习具有很好的泛化能力，在训练中所学到的模型对 于其他类似的场景也具有一定的适应性。

3. 强大的表达能力：深度强化学习能够很好地处理大规模复杂数据，从而使智能体能够对复杂的情况做出正确的判断和决策。 然而，深度强化学习也存在以下一些劣势： 1. 训练时间长：深度强化学习需要大量的训练时间，才能够达到比较理想的效果。 2. 数据量要求大：深度强化学习需要大量的样本数据进行训练，并且数据的质量对训练效果影响非常大。 以上就是深度强化学习的优劣势，虽然深度强化学习具有很多优点，但是其劣势也限制了其在某些情况下的应用。 三、国内外智能棋类游戏的现状和未来发展 在国内外，有很多基于深度强化学习技术的智能棋类游戏被开发出来，其中最为著名的就是Google团队开发的AlphaGo。AlphaGo使用了深度强化学习技术，可以与人类玩家进行围棋对弈，并且以绝对优势获得了多次胜利。 除了AlphaGo之外，还有一些其他的智能棋类游戏也陆续出现在了我们的生活中。例如，DeepMind公司开发的AlphaZero可以玩三种不同的棋类游戏，包括围棋、中国象棋和日本将棋。 未来，随着深度强化学习技术的不断发展和优化，智能棋类游戏还将迎来更加广阔的发展前景。我们有理由相信，未来的智能棋类游戏将会越来越能够与人类玩家进行真实的对战，并且能够在各种特定场景下发挥出自己的优势，从而为我们带来更多的乐趣。 综上所述，基于深度强化学习的智能棋类游戏研究是一个非常具有价值和发展潜力的领域。希望在未来的研究中，能够不断探索各种新的方法和技术，让智能棋类游戏走出实验室，走向大众。

深度强化学习在棋类游戏AI对弈中的应用研究

深度强化学习在棋类游戏AI对弈中的应用 研究 随着人工智能技术日益成熟，深度学习作为其中的一个重要分 支技术，已经在许多领域得到了应用，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。除此之外，深度学习还可以用于游戏AI对弈领域，实现如智能围棋、国际象棋、五子棋等游戏的自动对弈。本 文将探讨深度强化学习在棋类游戏AI对弈中的应用研究。 一、深度学习 深度学习是一种机器学习中的重要分支，其主要通过构建神经 网络，从而提取和学习库中的数据特征。深度学习具有以下特点： 1、可以自动获取特征，并且无需大量的人工干预。 2、能够通过大量的数据进行训练，并不断地调整网络的参数 和结构，达到较高的预测精度。 3、具有较强的泛化能力，即可以适用于未见过的数据。 4、可以处理大规模的数据，如亿级别的图像、文本等数据。 以上特点使得深度学习在处理大规模、复杂度高的信息处理任 务上具有明显的优势。 二、深度强化学习

深度强化学习是深度学习和强化学习的结合体。在强化学习中，智能体通过试错方式，获得环境的奖励信号，并不断地进行学习 和调整，最终使得智能体的行为达到最优。在深度强化学习中， 神经网络可以作为智能体的策略函数，不断地优化神经网络的参数，使得智能体的策略函数更加优秀。深度强化学习具有以下特点： 1、可以处理连续的状态空间和动作空间。 2、能够处理高维度的状态表示和动作表示。 3、具有较强的泛化能力，适用于在训练数据集上未出现过的 状态和动作。 4、能够在不断试错中优化智能体的策略函数，实现最优化的 决策。 以上特点使得深度强化学习在解决从离散到连续状态空间、从 离散到连续动作空间等多种问题上具有广泛的应用空间。 三、棋类游戏AI对弈 棋类游戏AI对弈是一个非常古老的领域。自20世纪50年代 开始，国际象棋AI对弈就已开始突破，如1968年SAITE对弈程 序就击败了美国最强的国际象棋棋手保罗?克莱雷。但是，由于棋 盘状态复杂度高、搜索空间广、策略选择多样，直到近年来才出 现了取得重大突破的AI算法。

基于深度强化学习的智能棋牌游戏AI研究

基于深度强化学习的智能棋牌游戏AI研究 第一章前言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的智能应用得到了广 泛应用。在游戏领域，智能游戏逐渐成为一种新型趋势。智能棋 牌游戏AI正是其中的一个重要方向，通过深度强化学习等技术， 可以实现智能棋牌游戏AI的自主决策、优化策略等能力，使得棋 牌游戏更具挑战性和娱乐性。本文将重点介绍基于深度强化学习 的智能棋牌游戏AI研究。 第二章棋牌游戏与人工智能 智能棋牌游戏AI的研究离不开对棋牌游戏的深刻理解。目前，人工智能在棋类游戏中已获得了很大的成功。例如，围棋和国际 象棋都已经在AI领域有了非常出色的代表AI（AlphaGo和DeepBlue），证明了人工智能在游戏中的潜力。但是与其他的游 戏不同，棋类游戏有许多独特的特点，例如棋局规模大、秩序度高、棋子状态无法观测等等，在AI研究上也提出了更高挑战。 第三章深度学习在智能棋牌游戏AI中的运用 作为AI研究领域的重要分支，深度学习在智能棋牌游戏AI中 也得到了广泛应用。深度神经网络模型可以处理棋盘上的复杂状态，而卷积神经网络则可用于处理图像数据，而棋盘即为一种特

殊的图像。此外，循环神经网络也能够处理时间序列数据，因此适合用于博弈过程的计算，帮助AI做出更优的决策。 第四章强化学习在智能棋牌游戏AI中的应用 强化学习作为一种需要不断学习和改进的机制，非常适合用于智能棋牌游戏AI的研究。强化学习方法中的智能体基于环境与奖惩而从外界获取知识，从而优化决策。在AI棋类游戏中，智能体也可以以同样的方式进行训练，通过自我博弈来提高棋艺，最终成为一个强有力的玩家。 第五章结论 智能棋牌游戏AI的研究正日渐受到关注，现在在大型比赛中已经拥有了不错的表现。其中深度强化学习是智能棋牌游戏AI取得成功的重要技术之一，其在模型的优化和决策的优化上都表现出了非常良好的性能。所以，深度强化学习将会进一步应用于智能棋牌游戏AI的研究中，为我们打造出更加趋近人类思维的智能棋牌游戏AI。

基于人工智能的棋类游戏智能体设计研究

基于人工智能的棋类游戏智能体设计研究 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始使用人工智能来设计和开发棋类游戏的智能体。智能体是指具有人工智能技能的计算机程序，它们可以自主学习并不断提高自己的游戏能力。在这篇文章中，我们将讨论基于人工智能的棋类游戏智能体的设计研究。 一、智能体的基本概念 智能体是一种具有自主行动和决策能力的软件，可以通过学习和优化自身算法来提高自己的能力。它可以是一个固定程序或一个更加灵活的计算机模型，可以基于不同的算法来实现不同的目标。 在棋类游戏中，一个智能体就是一个可以进行游戏、分析棋局并做出下一步决策的计算机程序。为了赢得比赛，智能体必须能够识别合法的棋步、预测对方的下一步行动、优化自己的游戏策略等等。 二、现有技术和应用 基于人工智能的棋类游戏智能体有很多不同的技术和应用，以下是其中一些常见的算法： 1.搜索树算法：搜索树算法是一种用于计算下一步最佳行动的算法。它通常递归地遍历可能的棋局，直到找到最优解或者超过一定限度为止。 2.神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人类大脑工作方式的算法，能够从数据中提取特征并进行预测。在棋类游戏中，神经网络可以用于预测下一个最佳步骤。 3.强化学习算法：强化学习算法是一种使智能体能够自主决策的算法。通过不断试错和奖惩机制来改进智能体的决策能力。

这些算法已成为不同类型的棋类游戏智能体中的常见应用，包括围棋、象棋、国际象棋等等。 三、自我学习和优化 为了实现自主学习和优化，棋类游戏智能体通常会具有自我学习和优化功能。这些功能使得智能体能够不断地修正自己的策略，并且在不断流变的棋局中寻找最佳的策略。 自我学习和优化可以通过以下方式实现： 1.迭代式深度学习：这种方法利用神经网络模型，通过不断地训练修正自己的参数，以提高准确性和预测能力。 2.演化算法：演化算法是一种仿生学算法，它通过适者生存的原则，来修正和改进智能体的策略和决策。 以上这些方法是使得棋类游戏智能体具备自我学习和优化的关键因素。 四、使用场景与发展趋势 棋类游戏智能体的使用场景非常丰富。它们可以被应用于各种游戏形式中，并且还可以被应用于规划和决策等领域，在这些领域中，智能体可以为人们提供高效的决策支持。 现在，越来越多的人致力于研究智能体的各种方法和应用，许多研究人员正在发现它们的潜力。未来，我们可以看到基于人工智能的智能体将在更多的领域得到应用，并且在其中扮演着越来越重要的角色。 总体来看，虽然棋类游戏智能体是一个相对较小的领域，但其研究背后的人工智能技术对未来的影响是深远的。依托智能体的能力，我们有可能在许多领域取得更快更好的决策结果，为我们的发展提供优秀的支持。

象棋博弈中的强化学习策略研究

象棋博弈中的强化学习策略研究 象棋是中国传统文化宝库中的珍品之一，许多人喜欢通过象棋游戏来观察和学习中国文化。对于许多象棋爱好者来说，象棋是一种博弈策略，需要多年的学习和训练。随着人工智能的发展，对于象棋博弈中强化学习策略的研究也变得越来越具有实用价值。 象棋博弈中的强化学习策略研究与传统的计算机象棋程序有很大不同。传统的计算机象棋程序根据编程规则或固定的策略来进行决策，而强化学习策略则可以适应不同的游戏环境和对手，提高决策的成功率。强化学习策略根据环境的反馈信息来学习优化决策，通过不断的反馈学习，逐渐提高决策能力。 强化学习策略在象棋博弈中的应用主要有两种方法：一是基于价值的方法，即利用价值函数来评估每个状态的分值，通过选择分值最高的状态来实现决策；二是基于策略的方法，即根据策略函数来选择最优的动作序列，通过动作序列来实现决策。 基于价值的强化学习策略在象棋博弈中的应用较为成熟，已经在国际象棋、围棋等领域得到了广泛的应用。价值函数可以通过数据采样和模拟的方式进行学习，也可以通过深度神经网络进行学习。深度神经网络学习值函数的方法在最近几年得到了广泛的关注，具有一定的优势。 基于策略的方法需要通过数据采样和模拟来学习动作序列，因此在复杂的象棋博弈中实现困难。目前基于策略的强化学习策略在象棋博弈中还处于探索阶段。 不过，基于价值的强化学习策略已经在象棋博弈中取得了不俗的成绩。DeepMind公司开发的AlphaGoZero算法使用了基于价值的强化学习策略，通过与人类顶级选手围棋博弈，几乎完美地复制真正的围棋博弈感觉，达到了人类级别的棋艺水平。虽然AlphaGoZero算法并不直接应用在象棋博弈中，但是可以为象棋博弈中的强化学习策略研究提供参考。

基于深度强化学习的围棋智能对弈系统研究

基于深度强化学习的围棋智能对弈系统研究 围棋是一种策略性的棋类游戏，也是人工智能领域的一个重要 研究对象。随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度强化学习的 围棋智能对弈系统研究也越来越受到关注。 一、深度强化学习概述 深度强化学习是人工智能领域的一个重要分支。其基本思想是 让计算机在不断与环境交互的过程中自主学习并提高策略。在深 度强化学习的核心思想中，有两个概念：Q-Learning算法和神经 网络。 Q-Learning算法是一种基于反馈的强化学习方法，通过在不断 的试验和学习中逐步优化策略并提高正确率。神经网络是模拟人 脑神经系统的一种技术，可用于对数据进行分类、识别等。 二、围棋人工智能研究现状 围棋被认为是人工智能研究的一个难点，这是因为： 围棋的状态空间非常大，约为10的170次方； 围棋的棋子规律也比较复杂，两个棋子之间还要考虑气的概念，而且棋谱也非常丰富； 围棋很难用规则进行约束，这需要寻找一种更为智能的方法。

目前，基于深度强化学习的算法已经在围棋人工智能领域中取 得了一定的成果。著名的AlphaGo就是基于深度强化学习算法而 创建的围棋智能对弈系统。 三、基于深度强化学习的围棋智能对弈系统研究 1. 数据集构建 数据集构建是围棋智能对弈系统研究的重点之一。由于围棋的 状态空间非常大，我们需要大量的围棋数据来训练智能对弈系统。因此，需要通过网络爬虫等方式来爬取围棋数据，进而构建数据集。 2. 强化学习算法 AlphaGo使用的是蒙特卡罗树搜索和卷积神经网络结合的算法。在这个算法中，树搜索用于在棋盘上挑选最优的下一步落子位置，而神经网络用于确定每个落子的价值。显然，这个算法并不完美，因为树搜索算法的计算时间较长，在实际对弈时会出现时间不足 的情况。 因此，研究人员提出了一种新的思路，将神经网络和蒙特卡罗 树搜索相结合，构建“神经网络搜索”算法。这个算法的主要思路是，将树搜索过程中的“搜索结果”作为神经网络的“优化目标”，这样可以解决树搜索算法计算时间过长的问题。 3. 神经网络构建

基于深度强化学习的棋类游戏人工智能实现研究

基于深度强化学习的棋类游戏人工智能实现 研究 随着人工智能技术不断进步，越来越多的棋类游戏开始引入机器学习来提高其智能水平。深度强化学习作为其中的一个重要方法，被广泛应用于棋类游戏中。本文将讨论基于深度强化学习的棋类游戏人工智能实现研究。 一、深度强化学习的基本原理 深度强化学习结合了深度学习和强化学习，其基本原理是通过学习来提高控制策略，使得智能体在环境中具备自我学习和适应能力，最终达到最优解。其中，深度学习用于处理大量数据和特征提取，而强化学习则通过智能体与环境的交互来实现优化。 二、深度强化学习在棋类游戏中的应用 在棋类游戏中，深度强化学习被用于处理两方面的问题：一是处理状态空间的问题，二是处理行动选择的问题。 1.处理状态空间的问题 在棋类游戏中，状态空间非常庞大，经典的博弈如围棋和国际象棋状态空间都是指数级别的。因此，如何处理状态空间，提高搜索效率成为了棋类游戏人工智能的重要问题。深度强化学习可以利用深度学习提取棋局的特征，将状态表示为一个向量，从而降低状态空间的维度，增强搜索的效率。 2.处理行动选择的问题 另一个问题是如何选择最优的落子点。深度强化学习可以通过神经网络进行策略估计。神经网络的输入为当前的棋盘状态，输出为落子的概率分布。传统的方法

是使用蒙特卡罗树搜索，但其需要进行大量的模拟和搜索，时间复杂度较高。而通过使用深度强化学习进行策略估计，可以大大提高搜索的效率和准确性。 三、棋类游戏人工智能实现的几个案例 1. AlphaGo AlphaGo 是谷歌 DeepMind 公司开发的人工智能围棋程序。其使用了深度强化学习中的卷积神经网络和蒙特卡罗树搜索方法。AlphaGo 战胜了当时世界上排名第一的柯洁和欧洲冠军 Fan Hui，引起了全球范围内的关注。 2. AlphaZero AlphaZero 也是谷歌 DeepMind 公司开发的人工智能程序。与 AlphaGo 不同的是，AlphaZero 直接通过自我博弈来学习，无需依赖于人类的经验。它在围棋、国际象棋和日本将棋领域均取得了不错的成绩。 3. Leela Zero Leela Zero 是基于 AlphaZero 中的思想进行开发的开源程序。用于在围棋领域学习。Leela Zero 可以通过自我训练不断提高自己的水平。 四、结论 深度强化学习在棋类游戏中的应用已经取得了令人瞩目的成果。随着技术的不断发展和人工智能的不断探索，我们相信这种技术将会被越来越多地应用于实际的棋类游戏中，为我们带来更加智能、有趣的棋类游戏体验。

深度强化学习在智能博弈中的应用研究

深度强化学习在智能博弈中的应用研究 深度强化学习(DRL)是一种利用深度神经网络模型和强化学习 算法结合的学习方法，能够有效地解决复杂的决策问题。近年来，DRL在智能博弈领域中的应用也越来越受到重视，并取得了令人 瞩目的成果。本文旨在探讨DRL在智能博弈中的应用研究，从应 用背景、理论基础、算法模型和应用案例四个方面进行论述。 一、应用背景 智能博弈是人工智能领域的重要研究方向之一。从比赛类型来看，智能博弈主要包括围棋、象棋、国际象棋等传统对弈类游戏 以及德州扑克、星际争霸等博弈类游戏。这些游戏都具有极高的 复杂性，能够对人类智力水平提出较高的要求。而DRL作为一种 深度学习和强化学习的集成方法，可以有效地解决这些游戏中存 在的复杂决策问题，为智能博弈的发展提供了强有力的支持。 二、理论基础 DRL的理论基础主要来自于神经网络和强化学习两部分。神经 网络作为DRL的基础模型，能够解决一般机器学习中存在的非线 性且高维的问题，其深度学习方法可以通过大量数据训练得到模 型的权重和偏置，从而实现对棋局、牌面等状态的识别和判断。 而强化学习则是指智能体在与环境交互的过程中，根据环境的反 馈对动作进行调整，从而实现智能体逐步学习和优化的过程。

DRL则是将神经网络和强化学习有机结合，使得智能体在学习和决策过程中能够更加智能化、自适应化。 三、算法模型 智能博弈中DRL的算法模型主要包括：深度Q网络(DQN)、蒙特卡罗树搜索(MCTS)、策略梯度(PG)等模型。其中，DQN是指在强化学习中使用深度神经网络训练的Q学习算法，主要用于解决简单的决策问题。MCTS则是通过模拟真实情况的方式进行搜索，并利用模拟结果来更新决策树，从而实现对于大规模、复杂问题的决策。PG则是指使用神经网络来拟合策略的方法，并通过优化策略值函数来实现决策过程的优化。这些算法在智能博弈中的应用研究中都取得了比较好的效果，并在一定程度上推动了智能博弈技术的发展。 四、应用案例 智能博弈中DRL的应用案例主要包括AlphaGo、AlphaZero、Libratus等博弈模型。其中，AlphaGo是一个专门用于围棋的人工智能系统，基于DRL、深度神经网络和蒙特卡罗树搜索等技术，能够在围棋领域击败顶尖高手。而AlphaZero则是继承于AlphaGo 的技术，在不需要人类知识和数据的情况下，通过自我博弈和深度强化学习技术，实现了对围棋、国际象棋等多种游戏的高效学习和决策。而Libratus则是一款德州扑克最强人工智能系统，在2017年曾与四位世界顶级德州扑克选手进行过无限制德州扑克比

基于机器视觉识别的象棋博弈系统研制

基于机器视觉识别的象棋博弈系统研制*曾祥锋, 曾凡敬，龙迎春 韶关学院 512005 摘要：随着老年化社会的日益临近，老年人的养老娱乐服务业面临着巨大的 挑战。象棋博弈活动虽然在老年人的休闲生活中颇受欢迎，而且传统象棋软件种 类繁多，但是不能缓解老年人的孤独，用户体验性较差，存在一些局限性。针对 这些局限性，本文设计了一款象棋博弈系统，采用机械臂与用户面对面在棋盘中 进行象棋比赛。该系统融合使用了机器视觉、博弈算法、机器人技术等关键技术，分别从棋子的定位与识别、机械臂的拟人化博弈动作、机械手调试软件系统、博 弈算法、软硬件、以及机械结构设计等方面展开研究。本系统采用模块化的编程 方式，将博弈系统的整体功能划分为视觉反馈、博弈算法、通讯协议、机械臂的 运动控制等几个功能模块，并实现了程序控制。最后通过试验测试了机器博弈系 统的可行性。 关键词：象棋博弈系统，机器视觉，图像识别 1.引言 象棋在中国家喻户晓，具有悠久的历史传统，而且象棋博弈也具有竞技、益智、以及娱乐等特色。伴随着计划生育基本国策实施，中国老龄化的速度逐年提升，而且大部分均为独生子女家庭，因此将来的养老服务之路越发艰巨。为了缓 解这种压力，有必要针对老年人的生活特点设计一些具有陪伴功能的娱乐系统， 来丰富老年人的日常生活。而可模仿人人对弈的象棋机器人系统，可作为上述社 会问题的一种潜在解决方案，而且作为一种娱乐型机器人，不但具有人机互动的 优势，而且能够增加老年人的脑力使用频率，进而减少老年痴呆发生的概率[1]。 因此，本文开发了一款基于机器视觉反馈的象棋博弈系统，综合采用机器视 觉技术、博弈理论、控制理论、以及机器人技术等先进技术。该象棋博弈系统不

中国象棋人机博弈系统的设计与实现

班级031221 学号03122014 本科毕业设计论文 题目中国象棋人机博弈系统的设计与实现 学院计算机学院 专业网络工程 学生姓名李盼舒 摘要 中国象棋发展至今已经有了几千年的历史，是中华民族灿烂的文化瑰宝，它具有浓厚的趣味性，规则简单明了，在中国已经成为了一项普遍的棋类运动，是其他棋类远远无法比拟的，并且目前，中国象棋正在往国外发展。为了使中国象棋更加具有趣味性，我们在象棋博弈中加入了人机交互,实现了一个中国象棋人机博弈系统，这个系统是将计算机和人工智能结合起来的一种电脑游戏。

本文研究了中国象棋在电脑上的局面表示，走棋过程中走法生成和局面评 估、博弈树搜索等一系列的问题。通过visual C++开发平台和MFC文档视图体系 结构实现了一个包括人人对战、人机对战、残局保存、读取残局、悔棋、还原等功能模块的中国象棋人机博弈系统。 本系统为象棋爱好者提供了一个平台，满足了玩家对中国象棋的基本需求。 关键词：中国象棋人工智能博弈树搜索算法估值函数 ABSTRACT Chinese chess is a gorgeous cultural treasure of Chinese nation with thousands of years history. It has a keen interest and simple rules which has been a popular chess game in china that can’t be matched by any other ki nds of chess. What’s more, nowadays, Chinese chess is rapid development in foreign countries. In order to advancing the interest of Chinese chess, we add human-computer interaction into chess-playing system, making a human-computer interaction game that is a kind of computer game which has a combination of computer and artificial intelligence. This paper studies the problem of board position of Chinese chess, move generation and situation assessment. It reaches a Chinese chess game system with a variety of functional modules which involves “man-man battle”, “man-machine battle”, the keeping and reading of the end-game, undoing and restoring through Visual C++ platform and MFC.