文献综述
摘要：计算机博弈是人工智能领域重要而极具挑战性的研究方向。本综述回顾了计算机博弈的发展历程，以及国内外的计算机博弈赛事情况，各种竞赛为计算机博弈技术的发展提供了一个技术验证与学术交流的平台。最后，展望了计算机博弈博弈平台未来的发展方向与趋势。
关键词：计算机博弈；平台；发展；QT；
1 前言
计算机博弈(Computer Games) ,亦称机器博弈, 其目的是通过程序设计使计算机具备“下棋”的能力，是人工智能领域的挑战性课题｡它从模仿人脑智能的角度出发, 以计算机下棋为研究载体, 通过模拟人类棋手的思维过程, 构建一种更接近人类智能的博弈信息处理系统, 并可以拓展到其他相关领域, 解决实际工程和科学研究领域中与博弈相关的难以解决的复杂问题[1,2]｡作为人工智能研究的一个重要分支, 它是检验计算机技术及人工智能发展水平的一个重要方向, 为人工智能带来了很多重要的方法和理论, 极大地推动了科研进步, 并产生了广泛的社会影响和学术影响[3,4,5]｡
计算机博弈是知识工程演绎的平台, 是研究人工智能科学的“果蝇”[1]｡如何提高机器智能, 是计算机博弈研究的精髓所在｡针对该领域技术进行研究, 有助于更好地理解人类的智能, 更好地推动人工智能技术和相关产业的融合与发展｡
2计算机博弈发展
2.1起步阶段
20 世纪 50 年代开始,许多世界上著名的学者都曾经涉足计算机博弈领域的研究工作,为机器博弈的研究与开发奠定了良好的基础｡ 阿兰·图灵(Alan Turing)先生最早写下了能够让机器下棋的指令,计算机之父冯·诺依曼(Von Neumann)提出了用于博弈的极大极小定理,信息论创始人科劳德·香农[6](Claude Shannon)首次提出了国际象棋的解决方案,人工智能的创始人麦卡锡(John McCarthy)首次提出“人工智能”(artificial intelligence)这一概念｡ 1958年阿伯恩斯坦(Alex Bernstein)等[7]在IBM04机上开发了第 1个成熟的达到孩童博弈水平的国际象棋程序｡ 1959年,人工智能的创始人之一塞缪[8](A.L. Samuel)编了一个能够战胜设计者本人的西洋跳棋程序,1962年该程序击败了美国的一个州冠军｡研究机器博弈的学者们发现,博弈程序的智能水平与搜索深度有很大关系｡ 他们研究的内容主要涉及:如何建立有效､快速的评价函数和评价方法,使评价的效率更高,花费的时间和空间的代价更小;如何在生成的博弈树上更准确有效地找到最优解,并由此发展出来各种搜索算法[9-11]｡
2.2发展阶段
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