7.6 alpha-beta 剪枝算法 7.6.1 算法流程图 7.6.2 代码实现 # 产生当前棋局的走法 defgenmove(self,turn): moves=[] board=self.board POSES=self.evaluator.POS #棋盘得位置权重 foriinrange(15): forjinrange(15): ifboard[i][j]==0: score=POSES[i][j] moves.append((score,i,j)) moves.sort...
如果某一方落子时间超过 1 分钟 或者 连续落子 3 次不合法,则判该方失败。 使用Alpha-Beta 剪枝搜索实现 class AIPlayer: """ AI 玩家 """ weight = [ [70, -20, 20, 20, 20, 20, -15, 70], [-20,-30,5,5,5,5,-30,-15], [20,5,1,1,1,1,5,20], [20,5,1,1,1,1,5,20], ...
Alpha−BetaAlpha−Beta剪枝优化对抗搜索的伪代码如下: inlineintdfs(Status s,intAlpha,intBeta,intWhich)//Status记录当前状态,Which记录当前操作的选手,其中0号选手取Max,1号选手取Min//Alpha存储较大值,Beta存储较小值//如果当前节点是取Max的节点,则Alpha表示当前节点父亲的父亲的权值,Beta表示当前节点父亲的...
nBeta=score;//取极小值if(nAlpha>=nBeta)returnnAlpha;//alpha剪枝,抛弃后继节点} }returnnBeta;//返回最小值}else{//取极大值的节点for(each possible move m) { make move m;//生成新节点score=AlphaBeta(nPly-1,nAlpha,nBeta)//递归搜索子节点unmake move m;//撤销搜索过的节点if(score>nAlp...
\(Alpha-Beta\)剪枝应该是对抗搜索一个比较巧妙的优化。 一、大致思路 如图是一棵博弈树: 假设第一个决策者的目的是取最大值,第二个决策者的目的是取最小值。 在搜索完根节点的两个子节点后,博弈树就会变成这样: 这时,我们再来看根节点的第三个子节点。
在横向上减少搜索范围的算法叫alpha-beta剪枝,我们看一个具体实例: 假设黑白两方当前最佳得分为0,限定搜索深度为3,当前轮到黑棋落子,它会遍历所有可行落子点,假设它落在B点,那么在后面的深度搜索中,它发现在3步以内,对方最好的落子点是最左上角,这样就能至少吃掉3个黑棋,于是对方最佳得分是3,如果黑子落在B点,...
算法笔记--极⼤极⼩搜索及alpha-beta剪枝 极⼩极⼤搜索算法即minimax搜索算法 主要应⽤于零和博弈（⾮胜即负，如围棋，象棋，井⼦棋等），完全信息（玩家知道之前所有的步骤。象棋就是完全信息，因为玩家是交替着落⼦，且之前的步骤都能在棋盘上体现）这个算法采⽤搜索算法递归实现，⼀层为先⼿，...
Alpha-Beta 剪枝搜索之所以强大,是因为它在确保找到最优解的同时,通过剪枝策略显著缩小了搜索空间,从而提高了搜索效率。然而,AlphaZero 采用 MCTS 作为其主要搜索策略。MCTS 通过处理不确定性和有效分配资源,实现了更高效的搜索。结合神经网络的评估函数,AlphaZero 能够更专注于有更好前景的棋步选择,因此可以在更少的...
启发式搜索算法主要包括置换表、杀手启发、历史启发、空着、开局库等。 通过对博弈算法的改进以及象棋程序的设计实现,验证了启发式搜索算法对中国象棋人机博弈程序的搜索效率和实战能力的提升是有效的,同时也极大的提升了分析问题、解决问题以及实际的编程能力,对软件工程有了具体而且深刻的认识。
我 因为课程需要写过中国象棋的ai，基于alpha beta搜索算法，用的恰好是非递归的alpha beta搜索算法。以...