从本质上来说,Alpha-Beta剪枝算法是通过价值评估函数来控制算法的搜索广度,用参数设置来控制算法的搜索深度。 同极小化极大算法相比,Alpha-Beta剪枝算法并不是要等到棋局下到结束才给出对局面的评估,每个不同可选项得到的评估结果会由价值评估函数给出不同的数值结果,不尽相同的评估结果(极小化极大算法只有胜、负、...
假设我们正在玩一个简单的井字棋游戏,现在轮到玩家X下棋。使用Alpha-Beta剪枝算法可以帮助玩家X决定在哪个位置下棋。 Alpha-Beta剪枝算法的步骤如下: 1.初始化:设置当前玩家为玩家X,设置α和β的值,通常α设为负无穷,β设为正无穷。 2.开始递归搜索:从当前节点开始,递归地搜索子节点。对于每个子节点,根据当前玩家...
Alpha-beta 剪枝算法可以认为是 minimax 算法的一种改进,在实际的问题中,需要搜索的状态数量将会非常庞大,利用 alpha-beta 剪枝算法可以去除一些不必要的搜索。 关于alpha-beta 算法的具体解释可以看这篇文章Minimax with Alpha Beta Pruning。我们在前文中考虑的那张图就来自这篇文章,之后我们会用 alpha-beta 剪枝算...
1.极大极小算法 具体的伪代码如下: 2.α-β剪枝 进行剪枝至少需要一部分的搜索树生长到最大深度,可以剪去子树。 三、 实验步骤以及结果 1.极大极小算法完成井字棋游戏 根据题目中给出的描述信息,我们需要对tictactoe.py中的函数进行补充,均在题目中给出,在此就不多做赘述。传入函数的参数有board是一个二维的...
AlphaBeta剪枝算法是对MinMax的改进: 在MAX层,假设当前层已经搜索到一个最大值alpha, 如果发现下一个节点的下一层(也就是MIN层)会产生一个比alpha还小的值,那么就直接剪掉此节点; 在MIN层,假设当前层已经搜索到一个最小值beta, 如果发现下一个节点的下一层(也就是MIN层)会产生一个比beta还大的值,那么就...
完整的 alpha-beta 剪枝算法代码 Tic-tac-toe 游戏中的应用 Tic-tac-toe,即井字棋游戏,规则是在双方轮流在 3x3 的棋盘上的任意位置下子,率先将三子连成一线的一方获胜。 这就是一个非常适合用 minimax 来解决的问题,即使在不考虑对称的情况,所有的游戏状态也只有 9! = 362880 种,相比于其它棋类游戏天文数字...
alpha-beta剪枝法是一种用于优化博弈树搜索的算法,常用于井字棋等游戏中,以提高人工智能的决策速度。 在井字棋游戏中,通过建立一个博弈树来表示所有可能的游戏状态和对应的行动。alpha-beta剪枝法通过剪除无需计算的子树来减少搜索空间,从而提高搜索效率。 具体实现时,算法维护两个值:alpha和beta。alpha代表当前玩家...
博弈树搜索算法(比如Minimax)在所有可能的走棋中进行搜索,寻找那些能够确保得到高价值棋盘盘面的路径。对于那些已经明知不可能有效的路径可以直接放弃搜索,从而使算法变得更有效率。这就是Alpha-beta剪枝的作用。 最后,搭配上异常强悍的硬件,你就将拥有一台能够打败国际象棋世界冠军的机器。
是一种找出最小失败的可能的算法。意思就是两个人下棋,A和B下棋,A想要自己的利益最大化(失败的可能性最小),B想要A的利益最小化(B想要A输)。这个算法以及接下来的Alpha-Beta剪枝都是一种对抗性搜索算法(两个人互相对抗着下棋,俩人都想赢),是一种人工智能搜索的算法。掌握此算法后可以用来写井字棋、五子棋...