對儲存設備來說，資料的切捨非常重要，因為比起沒切捨而言，它能讓系統儲存更多的資料，如此一來，所用的磁帶量就比較少，在傳送及備份時也會比較快速。切捨也減少了網際網路上檔案的傳送時間和通訊頻寬。
本文介紹電腦象棋知識庫的切捨方法及實作經驗，以使龐大且完整的知識庫得以被切捨、精簡化卻不更改其走步的手順。如此一來，原本龐大、繁瑣、動輒上百萬譜的知識庫，可被切捨為便於攜帶，或網路上方便且快速傳輸的檔案，供棋友互相交流或研究使用。我們並且跟據原本的後代節點數及勝負和等資訊，提出一套精確的棋步與走子價值，作為探討開局走法的研究基礎及使用策略，以避免因審局的不準而造成MiniMax的分數差異，使得電腦在開局的階段下出緩著或劣著，導致輸棋的關鍵。
本論文之部份研究成果已實作在「師大深象」電腦象棋軟體中，在2006年5月底參加在義大利舉行之第11屆國際電腦象棋奧林匹亞競賽中，榮獲銅牌。未來希望能有更好的成績表現。

Data compression is very important to storage equipments, because it enables the system to store more data than uncompressed situations. As a result, the consumption of hard disk is lesser and the speed of transmission and backup is quicker. Data compression reduces the file transfer time and communication bandwidth of internets.
This thesis introduces the cutoff methods and implementation experiences of Computer chess knowledge base. By using our method, the large and complete knowledge base could be cutoff and simplified, but the decision of moves is unchanged, hence it is an undistorted cutoff. Now an initially large and complicated knowledge base with millions of chess records could be cutoff to an easy-carry and fast-transfer file for communication or backup. To avoid the inaccurate estimates of the MiniMax sores due to the evaluation function, we propose a more accurate estimation strategies according to the information such as the number of children nodes and win-lose ratio.
Partial research results of this thesis was implemented in the Chinese Chess software “Deep Elephant” which won a bronze medal of the 11th International Computer Chess Olympic in Italy. We wish we can make it better in the future.

【1】 王小春，”PC遊戲編程（人機博奕）”，重慶: 重慶大學出版社，第179-184頁，2002年。
【2】 王明欽，”電腦象棋設計概述”，第三波雜誌，第56期，第168-175頁，1987年6月。
【3】 肖其英、王正志，”博奕樹搜索與靜態估值函數”，計算機應用研究，1997。
【4】 李崇榮，”主從式架構象棋整合環境-伺服器之設計與製作”，台灣大學資訊工程所碩士論文，1996年。
【5】 陳柏翰，”主從式架構象棋整合環境-客戶端程式之設計與製作”，台灣大學資訊工程所碩士論文，1996年。
【6】 陳世和，”象棋實用殘局知識庫系統之設計與製作” ，台灣大學資訊工程研究所，碩士論文，1998。
【7】 陳志昌，”電腦象棋開局知識庫系統之設計與製作”，台灣大學資訊工程研究所，碩士論文，1998。
【8】 陳志昌，”電腦象棋知識庫系統之研製”，台灣大學資訊工程研究所，博士論文，2005。
【9】 張躍騰，”人造智慧在象棋上的應用”，國立台灣大學電機工程研究所碩士論文，1981年6月。
【10】 許舜欽、黃東輝，”中國象棋知識庫之設計與製作”，1985年全國計算機會議論文集，第505-509頁，1985年。
【11】 許舜欽，”電腦象棋程式的設計與製作”，電腦學刊，第二卷，第二期，第1-8頁，1990年6月。
【12】 許舜欽、曹國明，”電腦象棋開局知識庫系統之研製”，台灣大學工程學刊，第五十三期，第75-86頁，1991年。
【13】 許舜欽，”電腦象棋的盲點解析”，電腦學刊，第三卷，第四期，第1-6頁，1991年。
【14】 許舜欽、孫浩淳，”電腦象棋資料庫查詢系統之設計與製作”，台灣大學資訊工程所碩士論文，1994年。
【15】曹任明，”電腦象棋分散式搜尋技術之研究”， 台灣大學資訊工程研究所，碩士論文，1998。
【16】 黃少龍，象棋開局戰理，世界文物出版社，第5-24頁，1986年3月
【17】 程明松、黃少龍，”象棋教材”，蜀蓉棋藝出版社，第四卷，1995年三月。
【18】 詹傑文.”一個基於知識的象棋殘局系統之研製” 交通大學資訊科學研究所碩士論文，1991。
【19】 廖嘉成，”利用計算機下象棋之實驗”，國立交通大學計算機工程研究所碩士論文，1982年6月。
【20】 黎德玲，”中國象棋的機器下棋”，北京大學應用數學碩士畢業論文，2001。
【21】 Arie de Bruin，Wim Pijls，”Trends in Game tree Search”，1996。
【22】 Buro， M. ，”Toward Opening Book Learning”， Games in AI Research， pp. 47-54. ISBN 90-62106416-1，1998。
【23】 C. E. Shannon，”Programming a Computer for Playing Chess”，Philosophical MaGazine，Vol.41，pp.256-257，1950。
【24】 Feng-hsiung Hsu，”IBM’s Deep Blue Chess Grandmaster Chips”，IEEE Micro， v.19n2，p.70-81，March 1999。
【25】 H. Berliner， G. Goetsch， M. Campbell and C. Ebeling，”Measuring the Performance Potential of Chess Programs”，Advances in Computer Chess 5， pp.1-12，1988。
【26】 Knuth, D. E. and Moore, R. W. ，”An analysis of Alpha-Beta pruning”， Artificial Intelligence，6:293-326，1975。
【27】 Lincke， Thomas R.，”Position-Value Representation in Opening Books”，Computers and Games 2002(CG2002)，pp. 249-263，2000。
【28】 Mark G. Brockington，”Asynchronous Parallel Game-Tree Search” ，Ph.D. Thesis, Department of Computing Science, University of Alberta, November 1997。
【29】 Murray Campbell， A. Joseph Hoane Jr., Feng-hsiung Hsu，”Deep Blue”， Artificial Intelligence， Volume 134 ， Issue 1-2， Jan. 2002。
【30】Shan-Tai Chen， Shun-Shii Lin， Li-Te Huang， and Chun-Jen Wei， ”Towards the Exact Minimization of BDDs—An Elitism-Based Distributed Evolutionary Algorithm”，Journal of Heuristics： Special Issue on New Advance on Parallel Meta-Heuristics for Complex Problems， Vol. 10， pp. 337-355，2004。
【31】 Thomas R. Lincke，”Strategies for the Automatic Construction of Opening Books”，Computers and Games，pp.74-86，2000。