“机器博弈”也就是“计算机下棋”，是人工智能中的一个重要的研究领域。早在上世纪五十年代，就有人设想让机器与人对弈。国内外许多知名学者和知名科研机构都曾经涉足这方面的研究，历经半个多世纪，到目前为止已经取得了许多惊人的成就。1997年IBM的“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，惊动了世界。除此之外，加拿大阿尔伯塔大学的奥赛罗程序Logistello和西洋跳棋程序Chinook也相继成为确定的二人零和完备信息博弈世界冠军。西洋双陆棋是一种存在非确定因素的棋类，美国卡内基梅隆大学的西洋双陆琪程序BKG夺得了世界冠军。对围棋、中国象棋、桥牌、扑克等多种较复杂的游戏的研究也取得一定进展。　　机器博弈的核心技术是博弈搜索算法，这也是机器博弈研究的热点。本文首先介绍机器博弈的基本理论和机器博弈系统的一般构成，然后重点研究了现存的各种博弈搜索算法。最后以红心大战游戏为例，研究多人博弈搜索算法在机器博弈领域中的应用。　　本文的主要研究成果和创新之处在于：　　1.将蒙特卡罗抽样算法应用于非完备信息多人机器博弈。　　2.对二人博弈搜索算法和多人博弈搜索算法进行了深入研究，并将maxn和paranoid两种多人博弈搜索算法应用于红心大战机器博弈系统，对两种算法进行对比，通过ShallowPruning剪枝策略使得搜索效率大幅提高。　　3.对红心大战游戏的策略进行深入分析，给出了较好的评价红心大战游戏局面的静态估值函数。