象棋開局的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

象棋開局實戰詳解

為了解決象棋開局的問題，作者黃少龍段雅麗曹恆軒 這樣論述：

本書以象棋的開局技巧開篇，著重介紹常見的開局技法，遴選了數十位大師在比賽中的精彩對局，可以使象棋愛好者快速提高技能。書中除了開局內容以外，還有部分局例是全盤的解析，目的在於驗證不同開局模式的優劣，對比鮮明，可供象棋愛好者閱讀賞析。 黃少龍，現任南開大學象棋研究中心主任，教授，兼任中國大學生象棋協會秘書長，天津市棋類協會副主席，天津市高校棋牌協會主席，先後出版過《象棋實戰中局譜》《象棋開局戰理》《馬炮爭雄》《怎樣成為象棋高手》《象棋戰術大全》。另外，黃先生還擔任過天津市象棋比賽副裁判長，天津市少年三項棋類比賽總裁判長，天津市象棋隊教練，天津市高校象棋隊教練，中國大學生象棋隊教

練等職。

象棋開局進入發燒排行的影片

井字遊戲中極大極小演算法的研究並在樹莓派上實作

為了解決象棋開局的問題，作者廖哲儀 這樣論述：

本文以Minimax演算法和Alpha-beta剪枝為研究重點，並以井字遊戲(Tic-Tac-Toe)為例進行說明。這項研究的主要目的是通過演算法找到所有可能的勝利策略以獲得第一手放置位置，並通過對遊戲樹的狀態圖分析，根據獲得的最佳評估分數來選擇下一步。同時，通過對遊戲樹狀圖的分析，我們可以了解使用和不使用Alpha-beta剪枝算法的Minimax演算法的決策過程。硬體部分，我們使用配備Sense Hat（8x8 led陣列）擴展板的Raspberry Pi來實現一個Tic-Tac-Toe人工智慧機器人來與人（包括經驗豐富和經驗不足的人）對弈，並繪製各種狀況下的遊戲樹揭示其決策過程。最後，

對於不同的平台（計算資源），我們測試使用和不使用Alpha-beta剪枝算法的Tic-Tac-Toe遊戲程式所需的計算時間差異。關鍵詞：Minimax演算法、Alpha-beta剪枝、井字遊戲、遊戲樹狀圖、Raspberry Pi、SenseHAT擴充板、人工智慧

象棋大師快棋精華

為了解決象棋開局的問題，作者黃少龍段雅麗 這樣論述：

本書以象棋大師比賽中的思維模式為主要切入點，著重介紹不同形勢下不同性格選手的心態和應對策略。

電腦象棋之研究

為了解決象棋開局的問題，作者曾汶傑 這樣論述：

電腦象棋是人工智慧研究的重要領域。遊戲代理（game agents）一直是人工智慧研究的切入點和評測基準，並且象棋是世界上最受歡迎的棋盤遊戲之一，因此，研究電腦象棋所使用的技術是很有價值的。根據象棋比賽的進行，這些技術的使用可以大致分為三個階段，即開局，中局和殘局。本論文首先將工作層級搜尋法（job-level search）應用於alpha-beta搜尋法，基於最佳優先搜尋法（BFS）版本的MTD（f），我們提出了工作層級alpha-beta搜尋法（JL-ABS），工作層級搜尋法是一種通過將工作（jobs）分配給遠端工作機（remote workers）進行平行處理來解決電腦遊戲的應用問題

的方法。本論文爲了論證JL-ABS而使用該演算法在象棋開局庫中進行分析。實驗結果表明，在工作層級系統中使用16個工作機時，JL-ABS的速度提高了10.69倍。另外，本論文介紹改進的比較訓練法（comparison training），並應用在自動特徵權重調整，目標是改善象棋程式中使用的審局函數（evaluation functions）。首先，我們應用n-tuple網絡（n-tuple networks）提取特徵，n-tuple網絡通過其大量特徵而只需要很少的專家知識，同時又可以輕鬆存取。其次，我們提出了一種改進的比較訓練法，將tapered eval納入了其中。實驗表明，在使用相同特徵和相

同象棋程序的情況下，自動調整的特徵權重相對於手動調整的特徵獲勝率為86.58％。然後，通過添加額外的特徵（尤其是n-tuple特徵）改進了上述的訓練過的版本。改進後的訓練版本與沒有額外的特徵的訓練版本相比，勝率達到了81.65％。最後，長將和長捉是象棋的兩個特殊規則，在殘局資料庫中，distance-to-check和distance-to-chase這兩個度量標準分別記錄了從當前盤面到應用這兩個規則的盤面的所需的步數距離。過去，這兩個度量標準分別記錄在資料庫中的不同層別（level）。然而，如果不比較兩個度量標準的距離，那麼殘局策略效率不高。此外，層別的數量越多，資料庫就越大。在本論文中，我

們修改了回溯分析演算法（retrograde analysis，一種用於建構殘局資料庫的演算法），以合併兩個特殊規則的度量標準。實驗表明，殘局策略變得更有效率，並且殘局資料庫所需的儲存空間也減小了。