| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本文工作 | 第16-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 计算机博弈基本概念与技术 | 第19-25页 |
| 2.1 基本概念与技术 | 第20-23页 |
| 2.1.1 博弈树 | 第20-21页 |
| 2.1.2 复杂度 | 第21-22页 |
| 2.1.3 递归 | 第22页 |
| 2.1.4 回溯 | 第22-23页 |
| 2.2 研究对象及分析 | 第23-24页 |
| 2.2.1 对象分类 | 第23-24页 |
| 2.2.2 本文研究对象 | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 五子棋计算机博弈建模 | 第25-32页 |
| 3.1 五子棋术语 | 第25-26页 |
| 3.2 五子棋规则 | 第26-27页 |
| 3.3 五子棋博弈系统组成要素 | 第27-29页 |
| 3.3.1 知识表示 | 第28页 |
| 3.3.2 着法生成 | 第28页 |
| 3.3.3 搜索算法 | 第28-29页 |
| 3.3.4 估值函数 | 第29页 |
| 3.4 五子棋博弈过程建模 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 Alpha-Beta剪枝算法搜索优化 | 第32-52页 |
| 4.1 基本搜索算法介绍 | 第32-40页 |
| 4.1.1 盲目搜索算法 | 第33-37页 |
| 4.1.2 极大极小算法 | 第37-39页 |
| 4.1.3 Alpha-Beta剪枝算法 | 第39-40页 |
| 4.1.4 Alpha-Beta剪枝算法效率 | 第40页 |
| 4.2 基于连续冲四搜索的Alpha-Beta剪枝算法 | 第40-47页 |
| 4.2.1 连续冲四与相关优化 | 第40-42页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第42-44页 |
| 4.2.3 实验设计与分析 | 第44-47页 |
| 4.3 基于搜索限定的Alpha-Beta剪枝算法 | 第47-50页 |
| 4.3.1 搜索限定 | 第47-48页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第48-49页 |
| 4.3.3 实验设计与分析 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于CPSO-NAIW算法的估值函数参数优化 | 第52-62页 |
| 5.1 估值函数 | 第53-54页 |
| 5.2 CPSO-NAIW算法 | 第54-57页 |
| 5.2.1 粒子群算法 | 第54-55页 |
| 5.2.2 自适应惯性权重 | 第55-56页 |
| 5.2.3 基于混沌优化摆脱局部极值的方法 | 第56-57页 |
| 5.3 基于CPSO-NAIW算法的估值函数参数优化算法 | 第57-59页 |
| 5.3.1 个体编码和种群初始化 | 第57页 |
| 5.3.2 适应度函数的计算方法-锦标赛法 | 第57-58页 |
| 5.3.3 算法描述 | 第58-59页 |
| 5.4 实验设计与分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 五子棋博弈系统设计与实现 | 第62-67页 |
| 6.1 系统设计 | 第62-64页 |
| 6.1.1 系统总体结构 | 第62-63页 |
| 6.1.2 系统流程图 | 第63-64页 |
| 6.2 系统实现 | 第64-66页 |
| 6.2.1 运行环境与实现技术 | 第64-65页 |
| 6.2.2 系统界面 | 第65-66页 |
| 6.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-70页 |
| 7.1 本文的主要贡献与结论 | 第67-69页 |
| 7.2 未来工作与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录A: 图索引和表索引 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文、科研项目及获奖情况 | 第75页 |
