而Alpha-Beta剪枝算法通过剪去不必要的节点,大大减少了搜索空间,提高了搜索效率。 二、算法原理 Alpha-Beta剪枝算法是基于Minimax算法的改进。Minimax算法是一种博弈树搜索算法,用于在双方对抗的情况下选择最优的决策。它通过递归地遍历博弈树,计算每个节点的值,然后根据节点的深度和玩家角色选择最优的决策。 Alpha-...
而Alpha-Beta剪枝算法则是一种优化博弈树搜索的方法,它通过剪去不必要的搜索分支,大大减少了搜索的时间复杂度,提高了搜索效率。本文将详细介绍Alpha-Beta剪枝算法的原理及其应用。 一、博弈树搜索 博弈树搜索是通过构建一棵树来表示博弈的决策过程。树的每个节点表示一个决策点,树的边表示决策的选项。对于每个节点,...
又因为节点b的minimax值为4,因此不论搜索完毕后节点c的minimax值取任何不小于8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。 3. 算法过程 根据上述原理,Alpha-Beta剪枝算法过程可描述如下: 开始构建决策树; 将估值函数应用于叶子节点; 使用深度优先搜索顺序构建和搜索决...
apriori剪枝算法用java语言实现 alphabeta剪枝算法原理 个人认为:αβ剪枝就是为了减少子节点比较,目的就是为了走哪条路(或者说是出哪张牌)能最稳妥的,能赢得绝对到手的钱。(其实懂了你就可以知道,这是可以赢的概率) 第一步 “比较” ,理解它本身是一个树结构,这棵树是一层最大值,一层最小值,以此类推。
从minimax到alpha-beta剪枝算法(中):alpha-beta剪枝原理详解 1.1万 64 2023-08-23 11:00:00 未经作者授权,禁止转载 415 323 322 104 AI视频总结 测试版 记笔记 这个是第二期视频。如果是直接搜到这个视频的观众,强烈建议先观看上一期视频! 可以点击up主页找到对应的视频,按照时间发布找到。 注:颜色表示和表达...
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...
Alpha-Beta剪枝算法原理 1. 前言 前文:极小化极大(Minimax)算法原理 极小化极大算法在完全信息零和博弈中,基于己方努力使得在N步后优势最大化(即评估函数输出值最大化)和对方努力使得N步后己方优势最小化这两个出发点,构建决策树。在决策树上通过这两个出发点的内在逻辑进行搜索,最后给出行动策略。 显然,极...