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研究電腦如何下棋、解謎題和進行對局是資訊科學中研究人工智慧的重要一支。電腦對局的研究課題多元且具挑戰性，又因入門的條件較低、成效評定方式明確，故吸引許多人投入研究。本書有系統地蒐集並整理相關文獻，歸納電腦對局之精華要義，有助於入門者學習參考，奠定基礎。
本書綜覽電腦對局研究，並特別注重演算法層次的引導式理解及討論，也描述演算法實作時所需的系統知識和技巧，兼顧理論和實際。
研究電腦對局，終極目標不只是希望電腦在對局上能贏人類，而是在達成這目的的過程中，深入了解相關知識及應用。因此，與其說研究者在鑽研如何讓電腦「變聰明」，不如說透過演算法，研究者激發腦力，從而開創新的科學和技術發展，便利人類的生活。
本書特色
1. 國內外第一本專門介紹電腦對局程式設計理論和實作的專書。
2. 囊括古今中外相關軼事、筆記和研究，包羅萬象，蒐集齊全。
3. 超過60個演算法，詳細說明單人對局及雙人對局之細節。
4. 超過120張說明圖示，舉實例闡述困難的觀念。
本書綜覽電腦對局研究，並特別注重演算法層次的引導式理解及討論，也描述演算法實作時所需的系統知識和技巧，兼顧理論和實際。
研究電腦對局，終極目標不只是希望電腦在對局上能贏人類，而是在達成這目的的過程中，深入了解相關知識及應用。因此，與其說研究者在鑽研如何讓電腦「變聰明」，不如說透過演算法，研究者激發腦力，從而開創新的科學和技術發展，便利人類的生活。
本書特色
1. 國內外第一本專門介紹電腦對局程式設計理論和實作的專書。
2. 囊括古今中外相關軼事、筆記和研究，包羅萬象，蒐集齊全。
3. 超過60個演算法，詳細說明單人對局及雙人對局之細節。
4. 超過120張說明圖示，舉實例闡述困難的觀念。
徐讚昇（Tsan-sheng Hsu）
中央研究院資訊科學研究所研究員
國立臺灣大學資訊工程學系兼任教授
主要研究領域為演算法、圖論、資訊隱私及保護、資料密集運算和電腦對局理論及實作
許舜欽（Shun-Chin Hsu）
國立臺灣大學資訊工程學系退休教授
長榮大學資訊管理學系教授（2002-2017）
台灣電腦學會理事長（2010-）
主要研究領域為電腦對局理論及實作
陳志昌（Jr-Chang Chen）
中原大學應用數學系副教授
蔣益庭（Yi-Ting Chiang）
國立臺灣大學資訊工程學系博士
陳柏年（Bo-Nian Chen）
中央研究院資訊科學研究所博士後研究員（2012-2014）
財團法人資訊工業策進會智慧網通系統研究所專案經理
劉雲青（Yun-Ching Liu）
日本東京大學工學院博士
張紘睿（Hung-Jui Chang）
國立臺灣大學資訊工程學系博士候選人
蔡數真（Sue-Chen Tsai）
中央研究院資訊科學研究所研究助理
林庭羽（Ting-Yu Lin）
中央研究院資訊科學研究所研究助理
范綱宇（Gang-Yu Fan）
中央研究院資訊科學研究所研究助理
- 序一
- 序二
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第1章 電腦對局研究概論
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1.1 前言
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1.2 智慧
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1.2.1 Turing測試
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1.2.2 延伸思考
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1.3 歷史
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1.3.1 18世紀的第一個西洋棋機器人
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1.3.2 西洋棋殘局自動機
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1.3.3 東方的相關研究
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1.4 學術研究
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1.4.1 早期（1970年之前）
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1.4.2 初期（1970～1980年）
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1.4.3 中期（1980～1990年）
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1.4.4 近期（1990年至今）
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1.5 對局遊戲
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1.5.1 對局分類
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1.5.2 複雜度
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1.5.3 研究新領域
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1.6 結語和本書結構
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1.7 練習題
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第2章 單人對局之基礎搜尋演算法
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2.1 前言
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2.1.1 概述
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2.1.2 本章常用名詞和定義
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2.2 暴力搜尋
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2.2.1 廣度優先搜尋
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2.2.2 廣度優先搜尋之改良：利用硬碟儲存佇列
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2.2.3 深度優先搜尋
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2.2.4 深度優先搜尋之改良：運用兩個堆疊
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2.2.5 深度優先搜尋之改良：限制搜尋的深度
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2.2.6 深度優先搜尋之改良：逐層加深
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2.2.7 深度優先搜尋之改良：深度限制及方向選擇
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2.2.8 雙向搜尋
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2.3 啟發式搜尋
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2.3.1 A*搜尋
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2.3.2 考量總花費門檻值之深度優先搜尋
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2.3.3 如何擇出良好著手
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2.3.4 逐層加深之深度優先及A*演算法的結合
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2.3.5 IDA*之應用
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2.4 結語
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2.5 練習題
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第3章 單人對局之進階搜尋演算法
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3.1 前言
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3.2 (n2－1)-puzzle問題
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3.3 15-puzzle之狀態空間
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3.3.1 基本性質
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3.3.2 盤面奇偶性不因移動改變
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3.3.3 延伸思考
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3.4 15-puzzle之解法
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3.5 樣式資料庫
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3.5.1 邊緣
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3.5.2 改良邊緣數
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3.6 24-puzzle之解法
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3.7 其他啟發式函數之設計
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3.8 結語
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3.9 練習題
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第4章 雙人對局概論
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4.1 前言
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4.2 本章常用名詞和定義
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4.3 1990年對局程式棋力估測
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4.4 雙人對局分類
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4.4.1 收斂型對局
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4.4.2 發散型對局
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4.4.3 連接型對局
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4.5 10或11路六貫棋
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4.5.1 基本性質
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4.5.2 策略盜用論點
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4.5.3 延伸思考
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4.6 其他相關議題
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4.6.1 對局複雜度
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4.6.2 先手優勢
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4.6.3 2000年對局程式棋力估測
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4.7 結語
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4.8 練習題
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第5章 由西洋棋論雙人對局程式之設計
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5.1 前言
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5.1.1 西洋棋棋規及相關知識
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5.1.2 西洋棋之對局複雜度
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5.2 審局函數
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5.2.1 完美審局函數
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5.2.2 近似審局函數
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5.2.3 審局函數之設計
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5.3 基於審局函數之搜尋策略
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5.3.1 A型策略
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5.3.2 B型策略
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5.4 對弈、棋風及策略之變化
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5.5 結語
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5.6 練習題
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第6章 Alpha-Beta切捨演算法與分析
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6.1 前言
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6.1.1 位置與搜尋樹
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6.1.2 樹節點編號法
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6.2 最小最大化搜尋演算法
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6.3 正反最大演算法
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6.4 Alpha-Beta切捨演算法
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6.4.1 改進的契機
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6.4.2 Alpha剪枝
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6.4.3 Beta剪枝
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6.4.4 深層Alpha-Beta切捨
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6.4.5 Alpha-Beta切捨演算法的實作
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6.4.6 搜尋順序與切捨之關係
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6.5 效能分析
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6.5.1 最佳可預期之狀況
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6.5.2 節點分類與節點間之關係
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6.5.3 最佳可預期狀況之效率分析
-
6.5.4 平均狀況之效率分析
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6.5.5 完美排序與最佳排序
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6.6 Alpha-Beta搜尋的變形
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6.6.1 硬式失敗版
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6.6.2 軟式失敗版
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6.6.3 演算法F2與F3的比較
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6.7 結語
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6.8 練習題
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第7章 斥候與正反斥候
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7.1 前言
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7.2 斥候演算法
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7.2.1 基本概念
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7.2.2 如何TEST
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7.2.3 斥候演算法之結構
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7.3 斥候演算法的效能分析
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7.3.1 TEST成功與失敗對搜尋節點數的影響
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7.3.2 TEST演算法拜訪之節點數
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7.3.3 完美排序樹中斥候演算法所拜訪之節點數
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7.3.4 與Alpha-Beta切捨演算法之比較
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7.3.5 斥候演算法之效能分析
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7.4 斥候演算法之實作
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7.4.1 回顧Alpha-Beta切捨搜尋演算法
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7.4.2 正反斥候演算法：最小最大版
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7.4.3 正反斥候演算法
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7.4.4 延伸思考
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7.5 結語
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7.6 練習題
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第8章 同形表和其他的改進方法
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8.1 前言
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8.2 同形表
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8.2.1 同形表之更新規則
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8.2.2 加入同形表之正反斥候演算法
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8.3 Zobrist雜湊函數
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8.3.1 理論基礎
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8.3.2 雜湊函數之設計
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8.3.3 錯誤叢集
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8.3.4 使用時之參數設定
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8.4 動態調整搜尋區間大小
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8.5 著手排序之改進
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8.5.1 知識捷思法
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8.5.2 利用歷史資訊找出好的著手次序
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8.5.3 主要變化路徑
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8.5.4 否議表
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8.5.5 殺手捷思法
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8.5.6 歷史捷思法
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8.6 實驗數據
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8.7 動態調整搜尋深度
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8.7.1 虛手切捨
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8.7.2 較晚考慮著手之搜尋裁減
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8.8 動態搜尋延伸
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8.8.1 動態深度延伸
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8.8.2 寧靜搜尋
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-
8.9 結語
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8.10 練習題
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第9章 蒙地卡羅樹搜尋演算法
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9.1 前言
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9.2 簡易圍棋規則
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9.3 最初的演算法：MCSpure
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9.4 MCSpure之首要問題
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9.4.1 K臂吃角子老虎問題
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9.4.2 信賴上界
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9.4.3 以標準差修正信賴上界值
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9.5 MCSpure的第二個問題
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9.5.1 優先樹擴展
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9.5.2 蒙地卡羅最小最大化樹搜尋
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9.6 信賴上界的樹搜尋
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9.7 程式實作時之技巧
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9.8 結語
-
9.9 練習題
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第10章 蒙地卡羅搜尋演算法的改進
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10.1 前言
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10.2 線上知識
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10.2.1 漸進式剪枝
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10.2.2 手順不羈法
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10.2.3 模擬數值快速估計法
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10.2.4 節點展開策略
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10.2.5 模擬退火法
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10.2.6 固定深度全展開
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10.2.7 各種方法的整合
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10.3 離線學習
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10.3.1 MM法與模擬平衡法
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10.3.2 擴展階段：類神經網路與深度學習
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10.4 結語
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10.5 練習題
-
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第11章 平行化對局樹搜尋
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11.1 前言
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11.2 平行化之評估
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11.2.1 Amdahl定律
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11.2.2 超線性加速
-
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11.3 共有記憶體之使用與管理
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11.4 平行化Alpha-Beta切捨設計
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11.4.1 主變化分割
-
11.4.2 弟節點等候
-
11.4.3 動態樹分割
-
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11.5 平行化蒙地卡羅樹搜尋設計法
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11.5.1 葉節點平行化
-
11.5.2 根節點平行化
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11.5.3 整體同步之樹平行法
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11.5.4 局部同步之樹平行法
-
11.5.5 延伸思考
-
-
11.6 結語
-
11.7 練習題
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-
第12章 開局和殘局知識庫
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12.1 前言
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12.2 開局庫
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12.2.1 開局庫之需求
-
12.2.2 開局庫製作
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12.2.3 開局庫之建構方式
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12.3 中局使用之布局
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12.4 建構大型殘局庫
-
12.5 只使用主記憶體之回溯分析演算法
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12.5.1 反覆前向檢查
-
12.5.2 分層反向傳遞與前向檢查
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12.5.3 反向傳遞與未知子節點計數法
-
12.5.4 分層反向傳遞與未知子節點計數法
-
-
12.6 使用主記憶體和磁碟之回溯分析演算法
-
12.7 結語
-
12.8 練習題
-
-
第13章 進階研究課題
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13.1 前言
-
13.2 圖形歷史交互作用
-
13.3 對手模型
-
13.4 隨機行為節點搜尋
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13.5 證明數搜尋
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13.5.1 二元值對局樹
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13.5.2 證明數與反證數
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13.5.3 多元值對局樹
-
13.5.4 延伸思考
-
-
13.6 結語
-
13.7 練習題
-
-
第14章 對局系統實作考量
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14.1 前言
-
14.2 對局程式系統之研製
-
14.2.1 資源使用技巧
-
14.2.2 對局系統之製作
-
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14.3 實戰驗證分析
-
14.4 結語
-
14.5 練習題
-
- 參考文獻
- 中文索引
- 英文索引
- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
- DOI ： 10.6327/NTUPRS-9789863502371
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