计算机博弈是人工智能的重要研究内容,人工智能的发展在很大程度上得益于博弈研究的发展。棋类游戏作为博弈研究的主要内容之一,在国际象棋、中国象棋、五子棋等方面都有了较好的解决方法。六子棋是台湾吴毅成教授发明的,它改良自五子棋,同时兼具规则简单、变化复杂、游戏公平的特性。六子棋发明后,引起了研究人员广泛的关注,六子棋是检验人工智能发展水平的良好环境,如何提高程序的棋力是人工智能领域的一大难题。同时,开发出与人类棋手水平相当的六子棋程序,有助于对人类认知能力进行理解。所以,六子棋计算机博弈研究具有重要的理论意义和实用价值。本文对计算机博弈的研究现状、六子棋的研究现状进行了简单介绍,对评估函数的分析及其参数的改进方面进行了详细介绍。在评估函数的改进方面主要涉及的方法有空位估值方法,棋形估值方法,空位估值方法是对当前棋面未落子位置进行评估的方法,棋形估值方法是利用棋形向量进行评估的方法。在评估函数的参数改进方面主要应用的是粒子群优化算法,采用该方法对系统中的棋型参数进行改进。最后,介绍了六子棋计算机博弈系统,Connect6。具体说来,本文主要完成的工作与创新点包括以下几个方面:一、选用二次估值方法进行棋局评估,该方法引入了局势因子,随着局势因子的变化,可以体现出对棋局局势的不同需求,指导落子。二、模拟人类思维模式提出空位估值方法。人类棋手对弈过程中,思考未落子位置对当前局势可能产生的影响。在抑制对方局势的前提下,如果某空位对我方有利,棋手会选择最为有利的位置落子。本文提出的空位估值方法实现了这一思想,通过多位棋类高手的经验,设定了五种空位置的估值。实验过程中,系统使用该方法得到了比较理想的效果。三、采用粒子群优化算法对五种空位的估值进行参数优化,将优化后的估值应用与系统中,系统性能得到较大提高。四、一般使用的估值函数都是针对孤立棋子进行评估,棋子与棋子之间由于位置关系也会产生不同的影响,所以本文提出新的估值方法——棋形估值方法。该方法利用棋子与棋子之间的位置关系,即棋型,进行估值。提出棋形向量的概念,即在已选棋型基础上,对当前棋面中的棋型进行量化得到的向量。将棋形向量与空位估值方法相结合,运用到系统中。