Alpha-Beta剪枝实际上是一种针对极小化极大算法(Minimax)的优化技术,而非一个独立的算法。它通过引入Alpha和Beta两个参数来减少搜索树中的节点数量,从而提高搜索效率。下面将详细介绍Alpha-Beta剪枝的相关信息,包括其基础概念、优势、类型、应用场景,以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方法。 基础概念 Alpha-Beta剪枝...
Alpha-Beta剪枝算法可加速极小化极大算法的搜索过程。在构建和搜索决策树时,每个节点除存储局面估值之外,还存储可能取值的上下界。下界即为Alpha值,上界即为Beta值。 2.1 Alpha剪枝 如图1所示,在对max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受到其兄弟节点值的影响。 图1中每个矩形节点为max节点,圆形节...
定义函数,利用 alpha-beta 剪枝算法来实现搜索树的动态剪枝。请按照老师课堂上给定伪代码来编写该算法。 二、 极大极小算法和α-β剪枝算法总结 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...
下面解释 $\alpha-\beta$ 剪枝的过程. 仍然考虑MAX结点 $\mathcal M_i,$ 设当前 $\mathcal M_i$ 的 $\alpha, \beta$ 值分别为 $\alpha_{\mathcal M_i}, \beta_{\mathcal M_i}.$ 在对 $\mathcal M_i$ 的子节点逐一取大过程的某个时刻, 若存在某个 $\mathcal N_k \in \mathrm{Ch}...
组合游戏1: 详解Minimax 和 Alpha Beta剪枝算法 本系列,我们来看看在一种常见的组合游戏——回合制棋盘类游戏中,如何用算法来解决问题。首先,我们会介绍并解决搜索空间较小的问题,引入经典的博弈算法和相关理论,最终实现在大搜索空间中的Deep RL近似算法。在此基础上可以理解AlphaGo的原理和工作方式。本系列的第一篇...
!/usr/bin/env python '''Tic tac toe in python, Minimax with alpha-beta pruning.'''import sys import random import getopt Board: array of 9 int, positionally numbered like this:0 1 2 3 4 5 6 7 8 Well-known board positions WINNING_TRIADS = ((0, 1, 2), (3,...
基于alpha-beta 剪枝技术的五子棋 二、问题描述 我们的五子棋博弈实现的是双人的、完备信息的五子棋问题,即游戏规则为双方严格的轮流走步,且任何一方能完全知道对方已走过的步和以后可以走的所有步,当某方有在一条直线上连续的五子时,游戏结束。游戏模式可以分为人机对弈和双人对弈两种模式。双人对弈模式比较容易实现...
本实验将使用Python语言实现最大最小搜索算法和alpha-beta剪枝算法,并在人机博弈场景下进行测试。 三.实现最大最小搜索算法: def minimax(node, depth, maximizingPlayer): if depth == 0 or node.is_terminal(): return node.evaluate(), None if maximizingPlayer: value = -float('inf') best_move = No...
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,根据当前玩家是最大化还是最小化来更新α和β的值。 3.判断是否需要剪枝:如果β小于等于α,表示对手已经找到了一个更好的选择...
Alpha-beta剪枝是一种用于优化博弈树搜索算法的技术,用于减少搜索空间并提高搜索效率。它是一种启发式搜索算法,常用于博弈类游戏如国际象棋、围棋等。 迭代深化是一种搜索算法,通过逐渐增加搜索深度...