1、“.....,焦尚彬，刘丁博弈树置换表启发式算法研究计算机工程与应用，第期,王小春游戏编程人机博弈重庆重庆大学出版社,侯俊杰深入浅出武汉华中科技大学出版社，邱郁惠编著程序员实务手册北京机械工业出版社，附录燕山大学信息科学与工程学院本科毕业设计论文中期报告课题名称基于的五子棋人机对弈学院系信息科学与工程学院年级专业计算机科学与技术学生姓名简越指导教师王璿完成日期任务书中本阶段工作目标与任务要求周阅读,人机博弈相关书籍和技术资料，学习编程语言，掌握基本原理和算法。周总结建模步骤，建立模型，设计出人机博弈算法。周编程实现算法，并通过图形界面实现功能。二目前已完成任务情况按着报告书中的进度，现在已经处于编写基本算法阶段。在周期间，基本完成了计划书的目标，对建模有个基本的了解，会建立些简单的模型。了解人际博弈的基本原理，清楚人机博弈的基本思路，也对本程序有了大概的构思......”。

2、“.....与此同时熟悉并继续了解这次编程使用的语言，本次编程主要利用语言，由于语言是面向对象编程语言，它的简单性和可重用性，能对开发本软件有个很好的支持。在周期间，开始对程序进行建模，对程序进行了模块的分类。在建模用去周半多的时间。剩下的时间在研究算法，本程序的主要出彩点还是在算法以及棋子的估值上面。在算法研究上面用去将近周时间，超出了预期，价值估值上并没有太细的研究。总的来说基本完成既定任务。在现在，周主要时间还是在于研究算法与估值。从第周最后几天才开始编写程序。现在软件的基本界面已经完成，还在还在算法模块上僵持，还在写代码。三存在的问题和拟解决方法存在问题对知识不是很熟悉，建模出来的模型现在并没有在编程阶段有什么实质帮助。解决方案进步了解模型，改进以建好的模型。存在问题软件界面太过简单，软件界面并没有用什么其他辅助工具，只有简单的模型以及简单手绘图构成......”。

3、“.....存在问题在算法上编码上有点难度，太多，花费太多时间。解决方案上网找些类似的算法，进行参考后在进行编码。进步压缩编码时间存在问题对些关键字不太了解。解决方案进步学习，上网多看些视频，或者去多专研下相关书籍，也可以多向老师请教。信息科学与工程学院本科毕业设计中期考核成绩评定表姓名简越专业计算机科学与技术指导教师王璿题目基于的五子棋人机对弈考核项目毕业设计进度分分析问题解决问题及创新能力分完成的质量分学习态度团队精神及平时表现导师打分，分得分总分分导师意见导师签字年月日考核结果专业同学查阅了大量较多较少的国内外参考文献，分析问题解决问题及创新能力强较强不强，学习态度认真较认真不认真，平时表现积极较积极不积极，出勤情况良好般较差，完成质量和工作进度较好合格较差......”。

4、“.....负责人签字年月日附录外文翻译极大极小树游戏这篇文章将介绍种对于所有的游戏智能开发来说都非常重要的数据结构。对于几乎每个棋类博弈游戏程序来说，极大极小树都是其中的核心极大极小博弈树用于编写电脑之间的游戏程序，这类程序由两个游戏者轮流，每次执行个步骤。当然，所有可能的步骤构成了个树的结构。例如下面的图就是个，它表示了游戏的前两步所有可能的步骤。我们注意到这棵树不同于其他的树结构，比如二叉树，树以及堆树，根据游戏规则，个节点上可能有很多个子节点。图中的树有三级，不过在编码中，极大极小树的级通常被称作层级,层，译者注。在每层中，转换开关指向另个游戏者。两个不同的游戏者通常被称作极大和极小对棵完整的极大极小树来说，计算机能够向前遍历每步，直到找到最佳步骤为止。当然，正如你在例图中看到的那样，仅仅几个步骤也会令这棵树变得异常庞大，对于台普通的计算机来说，预测五个步骤就足以令其迅速崩溃......”。

5、“.....计算机程序不可能遍历所有结果，而是仅仅通过最上层的几个步骤来判断胜负。此外，程序员们也提出了很多算法和技巧来减少节点数目，比如阿尔法贝塔剪枝算法，搜索算法以及方法。当然不能预测所有计算机游戏的可能步骤。比如扑克游戏，计算机在判断对手动向的时候将会非常吃力，因为因为计算机不能看到对方手中的牌。因此，仅仅对于两个游戏者都能看到全部博弈形式的游戏来说，才是最好的选择。这些游戏包括国际跳棋五子棋国际象棋和围棋，这些游戏被称作完全信息博弈极大极小博弈树是因描绘这种结构的种简单算法而得名。我们来对游戏的结果分配下分值。如果叉获胜，则分值为。如果圈获胜，则分值为。现在，叉将试图获得最大化的分值，而圈将试图最小化分值。于是，第位研究此问题的研究者决定把游戏者叉命名为马克思，并且把游戏者圈命名为米恩。因此......”。

6、“.....比如国际象棋中。然而，在这些更复杂的博弈中，程序仅仅能搜索极大极小树中的部分由于树太过庞大，程序往往不能搜索到博弈最终的结局。计算机般是搜索几个节点之后就停止了。然后程序在个节点上评估博弈的胜负，这些评估结果被换算成博弈形势的分值。如果计算机是马克思方，程序会试图使博弈形势的分值最大化，同时为获胜结局将死赋最大值比如说这个值是百万。如果计算机是米恩方，显然程序将试图最小化分值，并为获胜结局赋最小分值例如负百万。游戏双方将在两个最大值之间博弈，数值越接近哪方则哪方获利。极大极小算法背后的策略假定参与博弈的游戏者都尽自己最大的努力获得好结果。因此，无论对方选择有利或有害的步骤，计算机都将会根据对手的着法选择最于己有利的步骤。这个简单浅显的概念就是极大极小树的最大奥妙。比如，对马克思的程序来说，无论米恩怎么做，最佳的步骤或步骤序列定会得到最高分值的结果......”。

7、“.....从种意义上说，叶子节点是唯需要评估位置分值的节点，因为它们代表最终的结局。比如在马克思的博弈变化中，叶子节点始终处在同位置。程序将假定米恩将从可能的步骤中选择最低分值的步骤行动，那么任何马克思节点的最大最小值都会等同于米恩节点的最低分值子节点。最后，像人类的棋类游戏样，程序的能力高低取决于计算机对所处形势的评估能力，以及程序搜索的深度。位国际象棋大师对形势的估计误差要大大小于余位业余选手，而且象棋大师对于棋局的预测也远比般人更远。计算机同样也可以对棋局做出很长远的预测，并且它着棋不会失误，因为它会看到对手由于失误而做出的回应。有很多算法可以帮助极大极小算法提高搜索效率。其中种被称作阿尔法贝塔剪枝算法。在使用这种算法进行的搜索中，计算机所要搜索的节点数大约只是不使用这种技术所需搜索节点数的平方根那么多。也就是说，如果程序原来需要搜索四百个节点......”。

8、“.....其它的些工具包括置换表，记载搜索结果的纪录被放在张可以快速存取的很小的表中。通常来说，不同的步骤序列可能达到相同的位置结果。这两个位置结果就可以互换。该表可以帮助计算机认识目前棋局的形势，因为它已经付出了内存存取时间的代价对其进行了审查。同时，这些技术也允许计算机搜索更多的节点，并模拟策略思考。尽管其它的技术也开始崭露头角比如神经网络，但极大极小树仍然是该类程序的最佳心脏。外文翻译种关于遗传算法的极大极小算法摘要在本文中，我们先考虑两个玩家游戏时找好下个移动的位置。传统搜索的算法，如极小极大和剪枝，在深入搜索至树，来寻找更好的下个位置点，都需要很多的时间并占用很大的部分的空间。在遗传算法的进行过程中，在有限时间里搜索全局或者近乎最优的全局的能力是备受瞩目的，但是他们找的是复合最优，正如搜索树进程中的最大最小值。我们建议个新的基于遗传算法的路径......”。

9、“.....来寻找个更好的下位置点。实验显示，通过我们的算法，其准确性和搜索速度都大大提高。简介计算机游戏是个也是最有趣的个人工智能查询，从在年发明了第个博弈机器人起，甚至直到最近由研发的深蓝象棋系统战胜人类的世界象棋冠军，都不断的有所研究。这最新成功表现出在掌握计算机游戏中运用人工智能的巨大潜力，并进步激发了机器学习的研究。通过更多复杂游戏的研究，例如围棋仍仍然在经常涉及的改善计算机想起系统的能力象棋领域的知识硬件与其搜索的算法这三个要素中。国际象棋领域知识依赖于种国际象棋，发挥和硬件速度取决于计算机技术。第三个关键机制是游戏搜索算法，它模拟人类思维和探索，建议最好在下步行动的可能对手的行动。通常情况下，深入查找树的游戏，越准确的预测。传统的人游戏搜索算法，如极大极小和剪枝在起步阶段很困难。探索深入查找树时......”。