可以看到二者棋力相当,就说明我们的剪枝实际上不会对结果产生影响,在算法耗时上,alpha-beta计算2000局共耗时8,142,169毫秒大约2.26小时,min-max计算2000局耗时19,676,875毫秒大约5.46小时,可以看到alpha-beta耗时减少了一半以上,效果还是非常明显的。 其实alpha-beta能有这个效果也很好理解:五子棋很多时候存在最优下法...
Alphabeta剪枝算法是一种用于在两人零和博弈中搜索最优解的高效算法。它通过结合Alpha-Beta剪枝技术,在博弈树搜索过程中动态地修剪不必要的分支,从而提高搜索效率。 2. Alphabeta剪枝算法的工作原理 Alphabeta剪枝算法基于极小化极大搜索算法(Minimax Search),但在搜索过程中引入了Alpha和Beta两个界限值来动态地剪枝。
Alpha-Beta 剪枝 有一个简单的博弈问题: 现在有一颗 n 个点的树,每次询问后给出一个点连接的所有子节点。 Alice 和 Bob 在树上博弈。 Alice 和 Bob 每次可以将点向下移动一格。 如果到了叶子节点,便不再移动,交互库给出叶子权值。 Alice 希望选的数最大,Bob 反之。 求:到达的数最后是多少? 显然有 O...
像上面这样,如果把传递给子表达式期望的区间和子表达式结果的区间看成一回事的话,那就是alpha-beta剪枝的逻辑。回到最开始的那个树。这个区间能被固定在每一个节点身上,表示这个节点的状态:如果要刷新这个节点的值,要求新输入的值的区间范围。如果这个节点从未被刷新,那么这个节点的值就不会产生任何贡献来刷新上一个...
Alpha-Beta 剪枝搜索 alpha-beta 剪枝搜索算法在Minimax算法中可减少被搜索的节点数,即在保证得到与原Minimax算法同样的搜索结果时,剪去了不影响最终结果的搜索分枝。 例如在下图中 \min\max A= \max( \min(3,9,10) , \min (2, x, y) , \min (10,5,1 )= \max(3, \min (2, x, y) , 1)...
Alpha-Beta剪枝算法是一种在博弈论中广泛使用的决策算法。它通过对游戏树进行剪枝,显著减少了搜索节点的数量,从而提高了搜索效率。🎯 背景知识: 在博弈论中,一方的收益通常是另一方的损失。双方都会做出对自己最有利的选择。🌿 核心思想: 已知选择B不如选择A好,那么我们不需要考虑B的情况,直接剪枝。🔍...
把Alpha -Beta 剪枝应用到极大极小算法中，就形成了Alpha -Beta搜索算法。实现 在搜索过程中，max 方节点的当前最优值被称为α值，min 方节点的当前最优值被称为β 值。在搜索开始 时，α 值为-∞，β值为+∞，在搜索过程中，max 节点使α 值递增，min 节点则使 β值递减，两者构成一个区 间[ α ，...
Alpha-beta剪枝本质是alpha剪枝和beta剪枝的结合,这两种剪枝的发生条件不同,因此在博弈中总是首先需要区分取极小值和取极大值方,这在一定程度上让算法的效率打了折扣。 未来发展方向 Alpha-beta剪枝是对极小化极大算法的一种改进,但是在实际应用过程中,alpha-beta剪枝首先要区分出博弈双方谁是取极大值者,谁是取...
Alpha-beta剪枝本质是alpha剪枝和beta剪枝的结合,这两种剪枝的发生条件不同,因此在博弈中总是首先需要区分取极小值和取极大值方,这在一定程度上让算法的效率打了折扣。 未来发展方向 Alpha-beta剪枝是对极小化极大算法的一种改进,但是在实际应用过程中,alpha-beta剪枝首先要区分出博弈双方谁是取极大值者,谁是取...