中国象棋估值策略

23 2025-10-02 09:33

估算体系（Evaluation Systems）并不是单一的，而是多层、多阶段、多用途的。它们各司其职，不直接累加，而是通过逻辑顺序、条件判断、选择性启用的方式协同工作。

✅ 一、估算体系总览

表格

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估算体系名称	所在文件	作用阶段	主要用途	是否参与最终评估
PreEval 静态预评估	`preeval.cpp`	搜索前	初始化棋子位置价值	✅ 是，基础输入
Material 子力价值	`position.cpp`	搜索中	快速子力对比	✅ 是，评估起点
AdvisorShape 士象形状评估	`evaluate.cpp`	搜索中	士象布局合理性	✅ 是，逐步加分
StringHold 牵制评估	`evaluate.cpp`	搜索中	车炮牵制威胁	✅ 是，逐步加分
RookMobility 车机动性	`evaluate.cpp`	搜索中	车活动范围	✅ 是，逐步加分
KnightTrap 马陷阱评估	`evaluate.cpp`	搜索中	马是否被憋	✅ 是，逐步加分
MVV-LVA 吃子排序估值	`genmoves.cpp`	搜索中	吃子走法排序	❌ 否，仅用于排序
Quiescence Eval 静态搜索评估	`search.cpp`	叶子节点	吃子延伸评估	✅ 是，替代静态评估

这些评估按顺序执行，逐步累加，但每一步都可提前返回（剪枝优化）：

cpp

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vl += this->AdvisorShape();  // 士象形状
vl += this->StringHold();    // 牵制
vl += this->RookMobility();  // 车机动性
vl += this->KnightTrap();    // 马陷阱

⚠️ 注意：每一步后都检查是否超出 vlAlpha/vlBeta，若超出则立即返回，不再继续累加。

表格

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ElephantEye 使用“分层评估 + 逐步累加 + 条件剪枝”的策略，PreEval 和 Material 是基础，形状/机动性/陷阱等是可选加分项，MVV-LVA 仅用于排序，Quiescence 在叶子节点替代评估。