亚洲象棋人工智能赛首局 旋风淘汰天机进三强
象棋人工智能赛首局现场新浪体育讯北京时间5月10日上午，“楚河汉界杯”亚洲象棋人工智能对决邀请赛在荥阳市中原智谷创新创业综合体打响。当今象棋软件第二“象棋旋风”与第三“天机”展开首轮PK。最终，在两场慢棋比赛中，双方两度弈和，快棋之战象棋旋风技高一筹击败天机率先杀进三强。
比赛于上午9：30打响，经过猜先象棋旋风首轮执红，双方首局大战近两小时最终和棋，随后双方交换先后手，天机先手再度与象棋旋风战成平手，随后双方展开快棋之战，象棋旋风首轮执红先行，双方很快进入战斗，天机在过程中出现严重失误，旋风稳重求胜，率先晋级三强。
在前两盘慢棋比赛中双方势均力敌，在第3盘10分钟快棋比赛中，象棋旋风执红与天机展开对杀，天机在过程中出现失误，旋风稳重求胜，率先晋级三强。
象棋特级大师郑一泓、象棋大师党斐、象棋名手开发者蒋志敏作为嘉宾讲解本场比赛。
党斐认为：“这是第一次接触人工智能大战，通过比赛感觉象棋人工智能和阿尔法下棋节奏很相似。软件存在差异，每个开发的理念也有所不同。”嘉宾郑一泓表示：“通过这比赛，让我对象棋人工智能发展有很全面的了解，改变了以往的思维方式。”
象棋名手开发者蒋志敏透露：“象棋人工智能每天要战斗成百上千盘棋，对象棋软件来说下一盘棋和吃饭一样，所以在看他们战斗时我并不会有紧张的感觉。”蒋志敏还表示：“象棋软件已经达到了非常高的高度，在杀棋的局面下，象棋软件可以看到100步左右，用象棋软件拆解象棋排局，可以解开90%多，当然还有一些排局是人工智能没办法超越的。”
下午，蒋志敏开发的象棋名手将于小虫展开PK，谈到下午的比赛，蒋志敏直言会很激烈，他说：“小虫很激进，我们名手是防守反击攻守平衡，相信我们之间的对局会很精彩。”
参加本次比赛的是代表象棋人工智能领域的最高水平的六款软件，分别是象棋名手、象棋旋风、象棋天机、小虫象棋、象棋天启、UFX。比赛采用两阶段赛制，首阶段采用淘汰赛制，六进三后，三甲进行大循环，直至分出冠亚季军。比赛用时为慢棋时限30分钟加30秒，双方换先各一局。慢棋如弈和加赛快棋，快棋时限10分钟加10秒，再弈和加赛超快棋5分钟加3秒，直至分出胜负。比赛平台采用主办方统一配置的24核专用比赛电脑，4*8GB内存，240G+3000G硬盘。
淘汰赛第2局将于15时打响，届时将由象棋名手PK象棋小虫，全部比赛将于11日下午结束。
（梓沫）
十大象棋软件排行榜，象棋软件哪个好
出chatgpt独享账号！内含120美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！
随着计算机技术的进步，象棋软件越发专业化，难度也更高，各类赛事相继推出，使得象棋人机对弈已成为一大主流。与电脑下象棋软件有很多，如象棋旋风、象棋名手、小虫象棋、象棋巫师、佳佳象棋、象棋奇兵、天机象棋等都是较受欢迎的，下面和小编一起来看看象棋软件哪个好！
1、象棋旋风获得过楚河汉界象棋人工智能对决冠军、中国机器博弈锦标赛冠军、世界奥林匹克机器博弈大赛冠军，以及参加过数届UCCI象棋联赛并获得冠军的象棋旋风，堪称中国象棋第一AI智能引擎。它采用独特的位棋盘设计，运算速度快，知识更丰富，出棋准确率极高，是研究残局的不二神器。在实战过程中，它攻守平衡，招法纯正，对空头炮、窝心马、多子归边等危险棋型有完善的评估，是业余棋手提高棋力的有力助手，并已被多个象棋专业省队使用。
2、象棋名手象棋名手是一款付费象棋软件，属于攻杀型棋软，对中国象棋的各种杀形敏感，擅长在激烈的对攻中获取优势，常有弃子控制局势至最终入局的表现；在平稳局面下也能控制局势，寻找机会扩大先手，获取进一步优势；支持名手格式残局库评估库，大幅提高软件对中残局转换的处理能力和残局的棋力。软件曾获得中国计算机博弈锦标赛的多届中国象棋冠军。
3、小虫象棋收费制中国象棋软件，随着版本的不断更新升级，已采用了更先进的搜索算法，引擎的运行效率提高了200%以上，直接的棋力提升更高达400elo。作为象棋软件排名前十，小虫象棋棋风细腻，能攻善守，对中国象棋的各种典型杀法的审局处理比较到位，能很好地抓住对方的防守漏洞，必要时弃子攻杀，一举擒王。软件现支持残局库和审局库，曾获得国际电脑奥林匹克象棋大赛冠军、中国计算机博弈锦标赛冠/亚军。
4、象棋巫师象棋奇兵基于Bitboard设计，棋力高超稳定，曾荣获第十届奥林匹克中国象棋电脑软件大赛冠军。象棋奇兵在1.02版本后，推出了高级版本，支持多线程运算，为中国象棋软件开先河，其高超的棋力、全面的功能受到棋友的广泛好评。不过以2006年棋软大赛为标志，象棋奇兵的棋力开始逐渐落后于顶尖的象棋旋风、佳佳象棋等，2009年后该软件终止了开发，终极版本为2009比赛版。不过时至今日，它仍然值得被象棋爱好者们拿来练习。
5、佳佳象棋佳佳象棋GGzero从2009年开始崭露头角，并一举夺得当年象棋软件大赛的亚军。佳佳象棋变幻莫测的出招与在对攻局面下的凌厉攻杀让人印象深刻。作为十大中国象棋软件之一，佳佳象棋改编自国象Leela-Zero，可免费使用。它应用了谷歌DeepMind公司提出的alpha-zero深度强化学习算法，是世界上首款达到商业引擎水平的显卡加速象棋引擎。
6、象棋奇兵象棋奇兵是一款具有中国象棋大师水平的象棋软件，它基于Bitboard设计，棋力高超稳定，具有很强的人工智能，方便灵活的时间设置和强大的棋步分析功能，曾荣获第十届奥林匹克中国象棋电脑软件大赛冠军。象棋奇兵推出了高级版本，开始支持多线程运算，是为象棋软件开先河，其高超的棋力、全面的功能受到棋友的广泛好评。
7、天机象棋天机象棋软件最早于2006年参加全国机器博弈大赛面世，当时就创造了低端机器战胜高端机器的历史冠军得主的神话而闻名。天机象棋采用了谷歌AI学习技术对目标棋盘进行学习，能连接天天象棋、JJ象棋、弈天图像等，可智能切换开、中、残引擎、智能出子时间分配。其引擎审局精准，棋风泼辣，具有犀利的中局攻杀能力，擅长复杂局面纠缠。引擎不易跳水，局面分析稳定可靠，是研究棋局的不可缺少的利器。
8、倚天象棋倚天象棋IntellaChess取名于三国时期曹操所配宝剑“倚天剑”，寓意棋风锋利无比，取得过第13届奥林匹克大赛中国象棋组冠军、全国博弈锦标赛冠军等。倚天象棋采用最先进的计算机博弈算法，并把大量中国象棋形势判断知识和残局知识加入其中，经过精细的代码优化，使得软件达到中国象棋特级大师的智能水平，具有记录对局过程、复盘、局势推演、随意摆棋、残局研究、中局思考路线展示、局势曲线展示等功能，可供专业中国象棋工作者教学和研究用。
9、棋天大圣棋天大圣由东北大学于2005年推出，它以强大的开中残棋力，先后在国际国内的中国象棋软件大赛中取得佳绩：世界奥林匹克象棋软件大赛冠军、全球电脑争霸赛冠军、浪潮杯冠军，并在2006年与中国象棋特级大师许银川两战成和。2007年以后，棋天大圣逐渐落后于象棋旋风等软件，在2008年以后终止了开发，终极版本为5.1版。虽然棋天大圣的年代稍久，性能落后，但作为业务爱好者的日常使用，还是足够的。
10、南奥象棋南奥象棋是一款象棋竞技类软件，获得过中国计算机博弈锦标赛亚军、楚河汉界杯亚洲象棋人工智能对决邀请赛季军。南奥象棋自带最新开局库，涵盖弈天华山快慢棋和全国象棋最高等级的比赛，如象甲、个人赛等顶级对局，而且还支持云开局库和云残局库，支持分析模式，可以任意切换到想要的局面进行思考，并具备真人语音报棋功能。
一款开源的中国象棋人工智能程序
源码地址：
https://github.com/xiongfang/Chinese-Chess
工程:Unity项目。可以用Unity引擎打开
语言:C#
算法：神经网络算法+遗传算法
目录结构：
Assets/Fonts字体资源
Assets/Models所有模型资源，包括象棋和棋盘模型
Assets/NGUINGUI插件
Assets/Others其他资源。主要是ui预制体
Assets/Scripts脚本文件
Assets/Scripts/AI主要AI算法，人工神经网络
Assets/StreamingAssets可动态加载的资源目录。主要保存的是遗传算法学习之后的神经网络权重
Assets/UIUI预制体
代码简介
主要类：
UGameEngine 游戏的总管理器。初始化入口
UChessboard棋盘类，管理一个棋盘
UChess棋子基类，有众多子类，包括：UChess_Ju(車),UChess_Ma(马)..等
--UChess_Ju
--UChess_Ma
--UChess_Pao
--UChess_Shi
--UChess_Xiang
--UChess_Bing
--UChess_Jiang
UGamer游戏者基类，子类包括：UBot(机器人),UPlayer(玩家)
--UBot
--UPlayer
UController控制器基类，每个UGamer包含一个控制器，相当于大脑
--UBotAIController机器人AI控制器，内部使用神经网络算法
--UPlayerController玩家控制器，内部使用玩家输入
UGenAlg神经网络算法管理器
UGenome神经网络算法的基因
UNeuron神经网络算法的细胞
UNeuronLayer神经网络细胞层
UNeuronNet神经网络
象棋人工智能算法的C++实现（一）
前言：自AlphaGo战胜世界著名九段围棋手李世石之后，我就对棋类人工智能产生了极大的兴趣，并想要自己实现象棋的人工智能。然而那个时候我还在读高二，没有这么深厚的代码基础，所以那个时候也就只能想想了。但是现在不一样了，通过学习编程，已经可以让我在棋类人工智能这个领域向前探索了。
首先说明一下本系列博客描述的人工智能算法不是基于机器学习、深度学习这么高深的知识，而是一种穷举找最优走法的算法。之所以AlphaGo不能使用这种算法战胜李世石，是因为围棋棋局局势的判断是极为复杂的，想要穷举所有的情况，全世界所有的计算机一起运行一百万年也无法找到最优走法。所以DeepMind团队的大佬就想出了另一种解决方案就是让AlphaGo自己学习高水平棋手间的对局，从而提升AlphaGo的棋力。然而象棋的棋局判断还是比较容易的，杀掉对面的老将就可以获胜，杀掉对面的车马炮等棋子就可以提高自己的胜率/降低对方的胜率。具体的算法在之后的篇章详细讲解。
实现本系列博客中算法的编程工具是Qt5.5.1。
既然实现象棋人工智能的算法的本质是穷举，那么就要找到所有的通路，所谓的通路就是能够走棋的那些“路”们，走不通的那些“路”就要直接被pass掉。
1.先把棋盘抽象出来，象棋棋盘有10行9列，行标设为0~9，列标设为0~8。以左上角的坐标为(0,0)，假设初始时上方为红棋，下方为黑棋。则初始时所有棋子的坐标为：
车1（红方）：(0,0)；车2（红方）：(0,8)；
马1（红方）：(0,1)；马2（红方）：(0,7)；
相1（红方）：(0,2)；相2（红方）：(0,6)；
士1（红方）：(0,3)；士2（红方）：(0,5)；
将（红方）：(0,4)；
炮1（红方）：(2,1)；炮2（红方）：(2,7)；
兵1（红方）：(3,0)；兵2（红方）：(3,2)；兵3（红方）：(0,4)；兵4（红方）：(0,6)；兵5（红方）：(0,8)；
注：红方的棋子行列坐标对应黑方棋子的行列坐标的关系为：红方行号+黑方行号=9；红方列号+黑方列号=8。
车1（黑方）：(9,8)；车2（黑方）：(9,0)；
马1（黑方）：(9,7)；马2（黑方）：(9,1)；
相1（黑方）：(9,6)；相2（黑方）：(9,2)；
士1（黑方）：(9,5)；士2（黑方）：(9,3)；
将（黑方）：(9,4)；
炮1（黑方）：(7,7)；炮2（黑方）：(7,1)；
兵1（黑方）：(6,8)；兵2（黑方）：(6,6)；兵3（黑方）：(6,4)；兵4（黑方）：(6,2)；兵5（黑方）：(6,0)；
下面给大家看一下棋盘类的源代码，里面是关于棋盘类的一些属性（数据成员）和需要在棋盘上进行的一些操作（函数成员），在这里我只给大家提供一个框架，各种成员函数的具体实现就要靠大家开动脑筋了。如果大家在这期间遇到什么问题，尽量要自己解决，如果实在解决不了，给大家提供一下我的邮箱：freedom11235@126.com。
#ifndefBOARD_H#defineBOARD_H#include#include"Stone.h"#include"Step.h"#include#includeclassBoard:publicQWidget{Q_OBJECTpublic:explicitBoard(QWidget*parent=0);//32颗棋子Stone_s[32];//棋子的像素半径int_r;//选中棋子的idint_selectid;//该不该红棋走bool_bRedTurn;//保存棋子的行走步骤QVector_steps;//输入行列获取棋子的idintgetStoneId(introw,intcol);//计算即将行走的棋子与某一坐标之间有几颗棋子intnum_of_Stone(intmoveid,introw,intcol);//输入行列坐标判断该坐标上有没有棋子boolbeStone(introw,intcol);boolcanSelect(intid);//最基本的能不能走的判断判断boolcanMove(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断将能不能走boolcanMoveJIANG(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断士能不能走boolcanMoveSHI(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断象能不能走boolcanMoveXIANG(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断车能不能走boolcanMoveCHE(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断马能不能走boolcanMoveMA(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断炮能不能走boolcanMovePAO(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//判断兵能不能走boolcanMoveBING(intmoveid,introw,intcol,intkillid);//尝试函数voidtrySelectStone(intid);voidtryMoveStone(intkillid,introw,intcol);//判断两个棋子是否是同一方的boolsameColor(intid1,intid2);//走棋函数极其重载voidmoveStone(intmoveid,intkillid,introw,intcol);voidmoveStone(intmoveid,introw,intcol);//杀死棋子的函数voidkillStone(intid);//复活棋子的函数voidreliveStone(intid);voidsaveStep(intmoveid,intkillid,introw,intcol,QVector&steps);//与鼠标点击有关的函数voidmouseReleaseEvent(QMouseEvent*);voidclick(QPointpt);virtualvoidclick(intid,introw,intcol);//获取鼠标点击位置的行列坐标boolgetRowCol(QPointpt,int&row,int&col);//与显示到窗口中有关的函数voiddrawStone(QPainter&painter,intid);voidpaintEvent(QPaintEvent*);//输入行列坐标返回像素坐标QPointcenter(introw,intcol);//输入棋子的id返回像素坐标QPointcenter(intid);signals:publicslots:};#endif//BOARD_H2.再把棋子抽象出来。每个棋子都有一个id，初始时共有32枚棋子，id从0到31；棋子所具有的属性除了id还有所处的行列位置，棋子的类型（车马炮将士相兵），棋子的颜色（红/黑），棋子是否还存活着。id置为int型；棋子类型置为枚举类型enumTYPE{JIANG,CHE,PAO,MA,BING,SHI,XIANG}；棋子的颜色置为bool型_red，红棋为true，黑棋为false；棋子是否还存活置为bool型，活着为true，被吃掉为false。
#ifndefSTONE_H#defineSTONE_H#includeclassStone{public:Stone();//枚举棋子的所有类型enumTYPE{JIANG,CHE,PAO,MA,BING,SHI,XIANG};//棋子所处的行int_row;//棋子所处的列int_col;//棋子的idint_id;//棋子是否已死bool_dead;//棋子是否为红子bool_red;//棋子类型TYPE_type;//初始化棋子voidinit(intid);//获取棋子的类型名QStringgetText();};#endif//STONE_H3.按照象棋的规则实现每个棋子的走法的前期函数铺垫。这一部分是后期人工智能算法的基础，因为后期要将所有能走的通的“路”保存在一个C++容器（类似于C语言中的数组）里。
（1）确定某个行列位置上是否存在棋子。
这个函数在后面具体棋子的走法算法中应用的非常广泛。例如走马的时候需要判断是否别了马腿，也就是需要判定想要移动的马在要去的方向的正前方的位置是否有别的棋子挡住，即判断该位置上是否存在棋子；再例如如果出现了“对将”的情况，需要判断红将和黑将之间与其在同一直线上的所有位置上是否存在棋子，若所有位置都不存在棋子则两个将可以对吃。
其实现的原理很简单，即输入一个行列坐标后遍历所有存活的棋子的行列坐标看一下有没有棋子与之完全吻合，若存在这样的棋子，则表示该行列坐标上存在棋子。
/*确定某个行列位置上是否有棋子*/boolBoard::beStone(introw,intcol){for(inti=0;i0)for(i=_s[moveid]._col+1;icol;i--){if(beStone(_s[moveid]._row,i)==true)sum++;}returnsum;}elseif(_s[moveid]._col==col){if(row-_s[moveid]._row>0)for(i=_s[moveid]._row+1;irow;i--){if(beStone(i,_s[moveid]._col)==true)sum++;}returnsum;}//两个棋子不在一条直线上return-1;}这个项目我会连载，后期各种算法的实现敬请期待！
欢迎大家关注/订阅我的微信公众号CodeArtOnline，我会在我的公众号分享个人见闻，发现生活趣味；这里不仅有0和1，还有是诗和远方↓↓↓
象棋人工智能
ALPHAZERO对象棋的启示谈及围棋的人工智能程序，自然会联想到象棋的人工智能程序（象棋和国际象棋的复杂度基本在一个量级，两者人工智能程序的原理也是相同的。为了论述方便，以下统简称为象棋）。简单地说，象棋的人工智能采用的是近似一种穷举法，就是穷尽棋局的所有可能，然后从中选出最优的棋路。然而国际象棋和象棋的总状态数分别为10的120次方和10的150次方，是极其复杂的。可见穷尽象棋的变化是不可能的。实际应用中，象棋软件只是尽可能的搜索更多的局面，然后通过对局面的评估和打分，对已经搜索到局面进行裁剪，从而选出最优棋路。而不是搜索到底。而围棋的人工智能则有不同。由以上简单的分析可以看出，围棋人工智能和象棋的人工智能关键不同在于如何对局面进行评估。象棋是建立在人类总结出来的象棋知识的基础上，结合计算机工作者和象棋职业棋手的专业技能。简单的说象棋的人工智能是以逻辑为基础的机器，围棋的人工智能是以直觉为基础的机器。如今谷歌公司最新通用算法ALPHAZERO，不仅从零开始学会了下围棋，同时也可以从零开始学会下国际象棋。
88650