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...
如果落子在A点,黑棋至少能吃掉2个白棋,而在接下来的搜索中黑棋知道白棋在2步(由于搜索深度是3,黑棋已经走了一步,只剩下2步)内,最好的收获是走最左上角至少吃掉3个黑棋,于是落在A点能将对手的最佳得分从3分变成1分,于是黑棋搜索到A点时停止不再考虑其他情况,因为在这里落子已经能够减少对方的最好得分。
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...
\(Alpha-Beta\)剪枝优化对抗搜索的伪代码如下: inline int dfs(Status s,int Alpha,int Beta,int Which)//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...
我们看看树搜索的基本流程: 上图中棋盘首先落子的是X,它有三种方式可选择,它选择其中一种后,对手O也有三种方式可选择,于是X要考虑O落子后自己又该如何选择,如此依次进行,直到棋盘都占据满后,再回溯到第一步,选择走到最后一步时能取得最大收益的那种走法。
AlphaZero 没有使用具有领域先验知识的 Alpha-Beta 搜索,而是使用更加通用的 MCTS 算法。 每次搜索(Each Search)都包含一系列模拟的自我博弈游戏,每次模拟(Each Simulation)相当于从根状态到叶子节点遍历一整棵树。每次模拟会根据当前神经网络 f(\theta) ,通过在棋面 s 中选择一个同时具有低访问次数(即之前没有充...
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，...
象棋AI的搜索算法中,alpha-beta剪枝算法的非递归实现是通过迭代加深搜索、使用栈来模拟递归调用堆栈、实现历史启发表、以及置换表的应用四个核心部分来完成的。这些技术共同作用于提高搜索的效率并减少不必要的节点扩展。而在这些策略中,使用栈来模拟递归调用堆栈是实现非递归alpha-beta剪枝的基石。这个方法通过明确管理一...
下面对Alpha-Beta剪枝搜索算法描述中,哪句描述是不正确的( )A.剪枝本身不影响算法输出结果B.节点先后次序会影响剪枝效率C.节点先后次序不会影响剪枝效率D.在大多数情况下,剪枝会提高算法效率搜索 题目 下面对Alpha-Beta剪枝搜索算法描述中,哪句描述是不正确的( ) A.剪枝本身不影响算法输出结果B.节点先后次序会...
3.根据权利要求2所述的基于Alpha-Beta剪枝算法的棋力提高方法,其特征在于,所述步骤S2中,各种棋型的权重分布为:连5>活4>冲4=活3>眠3=活2>眠2=活1。 4.根据权利要求1所述的基于Alpha-Beta剪枝算法的棋力提高方法,其特征在于,所述步骤S3中,所述算杀采用对抗搜索算法获取走棋位置。 5.根据权利要求1所述...