| 中文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 课题研究背景及问题提出 | 第11-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第14-15页 |
| 1.2 基于回合的战棋类游戏研究现状 | 第15-24页 |
| 1.2.1 利用传统博弈技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 空间推理技术 | 第16-19页 |
| 1.2.3 机器学习技术 | 第19-24页 |
| 1.3 本论文的主要贡献 | 第24-25页 |
| 1.4 本论文结构 | 第25-27页 |
| 2 战棋游戏的通用博弈模型 | 第27-45页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 计算机博弈的方法 | 第27-34页 |
| 2.2.1 计算机博弈的基本原理 | 第27-29页 |
| 2.2.2 棋局评估方法 | 第29-31页 |
| 2.2.3 基本搜索方法 | 第31-34页 |
| 2.3 战棋游戏的博弈模型 | 第34-38页 |
| 2.3.1 战棋游戏的规则 | 第34-37页 |
| 2.3.2 模型的建立和符号说明 | 第37页 |
| 2.3.3 战棋游戏的博弈树模型 | 第37-38页 |
| 2.4 战棋游戏的特点及复杂度分析 | 第38-41页 |
| 2.4.1 战棋游戏的复杂度分析 | 第38-41页 |
| 2.4.2 战棋游戏的特点及比较 | 第41页 |
| 2.5 战棋游戏博弈的研究路线框架 | 第41-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 战棋游戏单回合搜索策略 | 第45-75页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 研究现状 | 第45-46页 |
| 3.3 按序枚举法 | 第46-48页 |
| 3.3.1 棋子行动顺序算法 | 第46-47页 |
| 3.3.2 按序枚举算法 | 第47-48页 |
| 3.4 递归枚举法 | 第48-50页 |
| 3.5 两种单回合搜索算法的比较 | 第50-52页 |
| 3.6 实验 | 第52-54页 |
| 3.7 单位移动范围计算的简化 | 第54-57页 |
| 3.8 搜索空间的简化 | 第57-73页 |
| 3.8.1 弱顺序相关与强顺序相关 | 第58-68页 |
| 3.8.2 搜索空间的简化 | 第68-73页 |
| 3.9 本章小结 | 第73-75页 |
| 4 移动范围更新的优化 | 第75-115页 |
| 4.1 最短路径树的动态更新算法 | 第75-86页 |
| 4.1.1 引言 | 第75-76页 |
| 4.1.2 研究现状 | 第76页 |
| 4.1.3 符号和定义 | 第76-77页 |
| 4.1.4 动态算法的基本原理 | 第77-81页 |
| 4.1.5 动态Dijkstra算法 | 第81-82页 |
| 4.1.6 基于Ball-string模型的动态算法 | 第82-86页 |
| 4.2 最短路径树的动态多节点增加算法 | 第86-88页 |
| 4.2.1 算法描述 | 第86-87页 |
| 4.2.2 复杂度分析 | 第87-88页 |
| 4.3 最短路径树的动态多节点删除算法 | 第88-104页 |
| 4.3.1 MRDA_SPT算法 | 第88-92页 |
| 4.3.2 MRDA_SPT的改进算法 | 第92-104页 |
| 4.4 移动范围更新的优化算法动态区域最短路径树算法DR_SPT | 第104-113页 |
| 4.4.1 引言 | 第104页 |
| 4.4.2 研究现状 | 第104-105页 |
| 4.4.3 动态区域最短路径数算法DR_SPT | 第105-108页 |
| 4.4.4 R_SPT算法 | 第108页 |
| 4.4.5 UR_SPT算法 | 第108-109页 |
| 4.4.6 实验比较 | 第109-113页 |
| 4.5 本章小结 | 第113-115页 |
| 5 总结与展望 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-125页 |
| 附录 | 第125-126页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第125-126页 |
| B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第126页 |
| C.作者在攻读学位期间取得的相关奖励目录 | 第126页 |