在QQ象棋游戏中怎样才能分辨对方是软件

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在QQ象棋游戏中怎样才能分辨对方是软件

对方是否用软件一般有两种情况：

第一，对方直接挂软件，自动走棋；

第二，对方一边和你下，一边开软件和电脑下，他把你走的招法照搬，用来跟软件下；而把软件的招法也照搬，用来跟你下。 对于第一种情况，很好判定——你冷不丁把老帅送给他吃。如果是和人对弈，必然大大出乎他的预料，所以一般他会稍有迟疑，然后再吃你的老帅。如果对方是软件自动走棋，则它毫不犹豫就会吃掉你的将，比兔子都快。。。

对于第二种情况，就非常难判断了。因为经过人转手了一回，所以你只能根据棋来判断，而不能像第一种情况那样根据时间就可以判断。

1，一般软件行棋，总是重子不重势——这个就是软件跟人最大的不一样的地方；

2，软件一般不会走出特别精妙的招，但是也绝对不会犯低级错误；

3，人一般都有自己比较熟悉、经常采用的阵势；而软件开局则是根据棋谱来的，所以非常全面，不会特别偏向哪一种。

4，人的状态会有起伏。软件则没有。比如和人下，刚开始两三局可能走得很好，但是下到4、5局后，精力大大不如最初的时候，往往就会走出一些或明或暗的漏招、昏招出来。而软件则自然不会这样。 基本上就这些了。其中2、3、4点必须综合起来判断，因为这些只是普遍现象，但是不绝对。比如有些人精力非常旺盛，就算大战300回合也绝对不犯错。。。这种人当然是凤毛麟角，但是你不能说绝对没有。

象棋软件如何开发的

先弄明白数据的结构： MantisChessDef.h里的东西一定要先看一下， 否则会摸不到头脑的。 还有棋盘坐标： 象棋棋盘大小9x10，为了便于编程，规定棋盘每条边留有一个元素的边界。 这样棋盘大小（包括边界）变成11x12。棋盘x坐标轴向右，y轴向下。 黑棋永远在上方，在标准开局时左上角的黑车坐标是（1,1）。 局面用这三个变量表示： static POINT g_pointChessman[32]； //棋子坐标 static int g_iChessmanMap[11][12]； //棋位状态 static int g_iSide； //轮到哪方走 智能部分有几个函数的前三个参数就是这个东西， 应该不难理解吧？ --------------------------------------------------------------------------------------- search函数： 先说明一下， 经常有朋友问我要原理， 但我公开源代码是给大家一个参考， 而不是什么教程，所以我不想说那些理论的东西。 基本原理是α-β搜索， 很多人工智能的教科书上都有讲到， 没看过的的赶快去找一本来啃一啃； 虽然这些书上的文字大多晦涩难懂，但毕竟讲得明明白白。 没有书的朋友请发挥一下主观能动性， 去找一找，不要来问我要， 因为我也没有。 我在这里只分析一下search函数： 弄懂α-β搜索后来看看这个博弈树， 看怎么编程实现它。 先规定一下， 我们用一个整数表示局面的好坏. 这个数越大说明局面对 ＂走棋方＂ 越有利，0表示双方实力相等。 1a( 1) ┬ 2a(-1) ┬ 3a(-1) │ └ 3b( 1) └ 2b(-5) ┬ 3c( 2) ├ 3d(-4) └ 3e( 5) 分析一下这棵树，有这么个特点： 父结点的值 = -MAX（子结点的值） 我们还知道

1、每个结点对应一个局面。

2、底层的结点的值是＂估＂出来的。 于是我们可以写出伪代码了： 伪代码： 搜索一个结点下的分支， 得到这个结点的值。 参数： 局面，搜索深度 返回值：结点的值 int search（局面，int depth） { if(depth!=0)//不是底层结点 { 枚举出所有子结点（列出所有走法）； int count=子结点数； int maxvalue= -∞； for(int i=0;i{ 算出子结点局面； maxvalue=max(maxvalue,search（子结点局面，depth-1）); } return -maxvalue; } else //是底层结点 { return 估计值； } } 这就是搜索算法的框架， 用到了递归。 MantisChess的智能部分函数都在MantisChessThink.cpp里， 其中search是搜索， 跟上面的这个search差不多，我把它copy出来注释一下： int Search(int tmap[11][12],POINT tmanposition[32],int &tside,int man, POINT point,int upmax,int depth) { //前面的三个参数就是局面。 //man 和point 是走法，用来计算本结点的局面。 这里是把计算局面放在函数的开头，跟上面的伪代码不太一样。 //upmax: up - 上一层， max - 最大值， 这是α-β的剪枝用到的东西， 后面再讲。 //depth： 搜索深度 int ate,cur,maxvalue,curvalue,xs,ys; int count； //#####################这一段是计算本结点的局面######################################### ate=32； //移动棋子： xs=tmanposition[man].x;ys=tmanposition[man].y； //原坐标 if (SideOfMan[tmap[point.x][point.y]]==!tside) //目标点有对方的棋子 { ate=tmap[point.x][point.y]； //记录下被吃掉的棋子 if(ate==0 || ate==16) { return 9999; } tmanposition[ate].x=0； //目标点的棋子被吃掉 } tmap[point.x][point.y]=man； //这两行是： tmap[xs][ys]=32； //在map上的移动 tmanposition[man]=point; tside=!tside; //#################################################################################### depth--; if(depth>0) //不是底层结点 { int chessman[125]; POINT targetpoint[125]; if(EnumList(tmap,tmanposition,tside,chessman,targetpoint,count)） //枚举出所有子结点（列出所有走法） { // //这里是剪枝（不是α-β剪枝）， 原理是在正式搜索之前先用较浅的搜索来得到误差较大的值 //然后根据这些值来对子结点排序， 只保留最好的S_WIDTH个结点进行正式搜索。 //显然，这个剪枝有一定的风险 if(depth>=2 & count>S_WIDTH+2) { int value[125]; cur=0; maxvalue=-10000; while(curmaxvalue)maxvalue=curvalue; cur ++; } ::Mantis_QuickSort(value,chessman,targetpoint,0,count-1)； //排序 count=S_WIDTH；//剪枝 } // maxvalue=-10000; cur=0; while(curmaxvalue)maxvalue=curvalue; if(curvalue>=-upmax)goto _ENDSUB； //α-β剪枝， 符合剪枝条件的就Cut掉。 这里用了goto语句了， 千万别学我。 cur ++; } } else maxvalue=9800; } else //是底层结点 { maxvalue=Value(tmap,tmanposition,tside)； //估...

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