PC游戲編程（人機搏弈）

定　價：￥38.00

作　者：	王小春編著
出版社：	重慶大學出版社
叢編項：	快樂寫游戲輕松學編程
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787562426448	出版時間：	2002-06-01	包裝：	平裝
開本：	26cm	頁數(shù)：	256	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是一本專論機器搏奔的作品。詳細披露了編寫人機對奔程序的原理，技術(shù)和各種相關(guān)內(nèi)容。包含一個完整的中國象棋人機對奔程序和一個完整的五子棋人機對奔程序?qū)嵗?。毫無保留的展示了估值核心，走法產(chǎn)生，以及約十種不同的搜索引擎，徹底解析了高性能博奔程序的秘密所在。實用性是本書的最大特點，本書的目標是讓一個粗通程序設(shè)計的人在一個月內(nèi)寫出令人驚訝的人機博奔程序。完全沒有一般人工智能書籍晦澀難懂的感覺。

作者簡介

暫缺《PC游戲編程（人機搏弈）》作者簡介

圖書目錄

第一章引言
1.1 人機博奕的要點
1.2 棋盤表示（Board Representations）
1.3 走法產(chǎn)生（Move Generation）
1.4 搜索技術(shù)（Search Techniques）
1.5 估值（Evaluation）
1.6 本書的布局
1.7 其他話題
1.8 關(guān)于范例程序
第二章棋盤表示
2.1 基本表示方法
2.2 比特棋盤（Bit Boards）
第三章走法產(chǎn)生
3.1 如何產(chǎn)生
3.2 效率問題
3.3 逐個產(chǎn)生VS全部產(chǎn)生
3.4 內(nèi)存的使用
第四章基本搜索技術(shù)
4.1 博弈樹
4.2 極大極小值算法（Minimax Algorithm）
4.3 深度優(yōu)先搜索（Depth First Search）
4.4 負極大值算法（Negamax Algorithm）
第五章估值基礎(chǔ)
5.1 棋子的價值評估
5.2 棋子的靈活性與棋盤控制
5.3 棋子關(guān)系的評估
5.4 與搜索算法配合
第六章實例研究
6.1 數(shù)據(jù)表示
6.2 走法產(chǎn)生器
6.3 搜索引擎
6.4 估值核心
6.5 操作界面
6.6 試用
第七章搜索算法的改進
7.1 Alpha-Beta搜索
范例程序
7.2 Fail-soft alpha-beta
范例程序
7.3 渴望搜索（Aspiration Search）
范例程序
7.4 極小窗口搜索（Minimal Window Search/PVS）
范例程序
7.5 置換表（Transposition Table）
7.6 哈希表（Hash Tabe）
應(yīng)用置換表的其他問題
7.7 Zobrist哈希技術(shù)
范例程序
7.8 迭代深化（Itera tive Deepening）
范例程序
7.9 歷史啟發(fā)（The History Heuristic）
范例程序
7.10 殺手啟發(fā)（Killer Heuristic）
7.11 SSS*/DUAL*算法
7.12 SSS*與Alpha-Beta
7.13 MTD（f）算法
范例程序
7.14 綜合運用
第八章估值核心的優(yōu)化
8.1 估值函數(shù)的速度
8.2 估值函數(shù)與博弈性能
8.3 估值函數(shù)的內(nèi)容及其調(diào)試
第九章其他重要的話題
9.1 水平效應(yīng)（Horizon Effect）
9.1.1 靜止期搜索（Quiescence Search）
9.1.2 擴展搜索（Search Extensions）
9.2 開局庫（Opening Book）
9.3 殘局庫（Endgame Database）
9.4 循環(huán)探測（Repetition Detection）
9.5 代碼的優(yōu)化（Code Optimization）
9.5.1 優(yōu)化的階段及地方
9.5.2 函數(shù)調(diào)用的時間開銷
9.5.3 查表代替計算
9.5.4 交叉遞歸
9.5.5 內(nèi)存管理的時間開銷
9.6 其他方法
9.6.1 輕視因子（Contempt Factor）
9.6.2 機器學習（Machine Learning）
9.6.3 并行搜索
9.6.4 圍棋
第十章五子棋對拜的程序?qū)嵗?br />10.1 概述
10.2 數(shù)據(jù)表示
10.3 走法產(chǎn)生器
10.4 搜索引擎
10.5 估值核心
10.6 操作界面
10.7 試用
附錄術(shù)語表
第一章引言
1.1 人機博奕的要點
1.2 棋盤表示（Board Representations）
1.3 走法產(chǎn)生（Move Generation）
1.4 搜索技術(shù)（Search Techniques）
1.5 估值（Evaluation）
1.6 本書的布局
1.7 其他話題
1.8 關(guān)于范例程序
第二章棋盤表示
2.1 基本表示方法
2.2 比特棋盤（Bit Boards）
第三章走法產(chǎn)生
3.1 如何產(chǎn)生
3.2 效率問題
3.3 逐個產(chǎn)生VS全部產(chǎn)生
3.4 內(nèi)存的使用
第四章基本搜索技術(shù)
4.1 博弈樹
4.2 極大極小值算法（Minimax Algorithm）
4.3 深度優(yōu)先搜索（Depth First Search）
4.4 負極大值算法（Negamax Algorithm）
第五章估值基礎(chǔ)
5.1 棋子的價值評估
5.2 棋子的靈活性與棋盤控制
5.3 棋子關(guān)系的評估
5.4 與搜索算法配合
第六章實例研究
6.1 數(shù)據(jù)表示
6.2 走法產(chǎn)生器
6.3 搜索引擎
6.4 估值核心
6.5 操作界面
6.6 試用
第七章搜索算法的改進
7.1 Alpha-Beta搜索
范例程序
7.2 Fail-soft alpha-beta
范例程序
7.3 渴望搜索（Aspiration Search）
范例程序
7.4 極小窗口搜索（Minimal Window Search/PVS）
范例程序
7.5 置換表（Transposition Table）
7.6 哈希表（Hash Tabe）
應(yīng)用置換表的其他問題
7.7 Zobrist哈希技術(shù)
范例程序
7.8 迭代深化（Itera tive Deepening）
范例程序
7.9 歷史啟發(fā)（The History Heuristic）
范例程序
7.10 殺手啟發(fā)（Killer Heuristic）
7.11 SSS*/DUAL*算法
7.12 SSS*與Alpha-Beta
7.13 MTD（f）算法
范例程序
7.14 綜合運用
第八章估值核心的優(yōu)化
8.1 估值函數(shù)的速度
8.2 估值函數(shù)與博弈性能
8.3 估值函數(shù)的內(nèi)容及其調(diào)試
第九章其他重要的話題
9.1 水平效應(yīng)（Horizon Effect）
9.1.1 靜止期搜索（Quiescence Search）
9.1.2 擴展搜索（Search Extensions）
9.2 開局庫（Opening Book）
9.3 殘局庫（Endgame Database）
9.4 循環(huán)探測（Repetition Detection）
9.5 代碼的優(yōu)化（Code Optimization）
9.5.1 優(yōu)化的階段及地方
9.5.2 函數(shù)調(diào)用的時間開銷
9.5.3 查表代替計算
9.5.4 交叉遞歸
9.5.5 內(nèi)存管理的時間開銷
9.6 其他方法
9.6.1 輕視因子（Contempt Factor）
9.6.2 機器學習（Machine Learning）
9.6.3 并行搜索
9.6.4 圍棋
第十章五子棋對拜的程序?qū)嵗?br />10.1 概述
10.2 數(shù)據(jù)表示
10.3 走法產(chǎn)生器
10.4 搜索引擎
10.5 估值核心
10.6 操作界面
10.7 試用
附錄術(shù)語表
參考文獻