第四步,方块(最大值一层),取最多赢多少钱,下限已经是3美元了,就不看2美元了,取3美元 依次类推,按这种每个节点都比较大小的算法,最终得到的结果就是: 剪枝: 首先必须牢记一下:β 是上限;α 是下限; 第一步:o代表最少赢3美元,p代表赢17美元,但是H是最小节点,那么就意味着不能贪心,需要取最小值,设置H...
又因为节点b的minimax值为3,因此不论搜索完毕后节点c的minimax值取任何不大于2的值,均不会影响节点a的minimax值。最终不会影响决策树根节点的minimax值和相应的行动策略。 2.2 Beta剪枝 如图2所示,在对min节点的子节点进行搜索时,子节点是否需要进一步展开搜索也受到其兄弟节点值的影响。 图2中每个矩形节点为max节...
第四步,方块(最大值一层),取最多赢多少钱,下限已经是3美元了,就不看2美元了,取3美元 依次类推,按这种每个节点都比较大小的算法,最终得到的结果就是: 剪枝: 首先必须牢记一下:β 是上限;α 是下限; 第一步:o代表最少赢3美元,p代表赢17美元,但是H是最小节点,那么就意味着不能贪心,需要取最小值,设置H...
MinMax算法和Alpha-Beta剪枝 Minmax:一种用于博弈论的暴力dfs搜索算法。 思想: 假设先手为 alpha(A),后手为 beta(B)。现在,每一个dfs的搜索状态有一个权值w(可以是估价值),A想获得最大的w(即初始状态w最大),B想要A获得最小的w。其中,只有叶子节点才可以直接计算估价值。
第一步:起始点开始,左侧写上max,交替写上max和min。alpha的初值为负无穷(因为其与max对应)beta的初值反之,为正无穷。 对树的遍历规则:采用前序遍历,根左右的顺序。顺序为:根,左子树的前序,右子树的前序。 在写有max的层,只改变alpha,找更大。
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,...
Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝,以提高运算速度。 假设α为下界,β为上界,对于α ≤ N ≤β: 若α ≤β 则N有解。 若α > β则N无解。 下面通过一个例子来说明Alpha-Beta剪枝算法。 上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法,正方形为自己(A),圆为对手...
在六子棋的实现中，可以使用Alpha-Beta剪枝算法进行搜索最佳的下一步棋的位置。搜索过程中，通过评估局面价值，将一些不可能对结果产生影响的分支剪枝，从而减少搜索的时间和计算量。Alpha表示对于Max玩家的最好选择，Beta表示对于Min玩家的最好选择。当在搜索过程中发现某一分支的值超出Alpha或Beta的范围时，即可停止对...
Alpha-Beta剪枝算法的出现正是为了减少极小化极大算法搜索树的节点数。1997年5月11日,击败加里·卡斯帕罗夫的IBM公司“深蓝”就采用了这种算法。 以井字棋为例,先来看看在下棋的过程中是否有优化空间。参考图1,当前轮到画○方,如果不在虚线圈上落棋,下一步画×方画在虚圈处,游戏就结束了。当发现这类问题时...
父节点的 alpha- beta值传递给它,也就是 在 中序遍历过程中传递 alpha-beta并剪枝叶。 最后可以参考这篇链接 Alpha-Beta 剪枝 - OI Wikioi-wiki.org/search/alpha-beta/ 通过举例的方法写的比较清楚了。 这种算法可能还是要实现一遍会比较清楚。后续会贴个代码到github,欢迎交流学习,谢谢。