在经济、政治、军事和生物竞争中，一方总是力图用自己的智力击败对手。博弈就是研究对策和斗智。在人们常以下棋为例来研究博弈规律。博弈为人工智能提供了一个良好的试验场所、人工智能中的许多概念和方法都可以从博弈程序中提炼出来。 针对计算机象棋对弈的研究在人工智能研究和探索中占有很重要的地位，许多学者认为，对于人工智能研究而言，象棋相当于遗传学研究中的果蝇的重要作用。 中国象棋是中华民族的瑰宝，在多年的发展中，逐步形成了一整套独特的博弈战略以及博弈风格和技巧。随着人工智能研究的不断深入，计算机中国象棋对弈越来越成为相关研究的重点之一。其中，估值方法和搜索算法，是计算机象棋对弈中的核心问题。 估值方法在很大程度上决定博弈水平的高低。本文针对目前广泛使用的静态估值方法不能体现双方各自实力的变化趋势，实现博弈者战略意图定向搜索的实际，提出了基于对弈局势的二次估值方法，建立了以“双方棋力消长”为目标的0—1整数规划模型，并在一个中国象棋对弈平台上引用遗传算法求解出“局势因子”，进行实践。 结果表明，基于对弈局势的二次估值方法，可以根据博弈方的攻守策略和战略转移，实现定向搜索的目的。该方法不仅可以应用于人工智能博弈之中，而且在军事、经济、自然科学的其他领域都有一定的推广价值。