我们再用空窗口(αlpha1, αlpha1 + 1)去测试后续节点的优劣,若某后续节点更好则又用其返回值形成(alpha2, +∞);然后再搜索,形成窗口(alpha3, +∞),重复此过程,直到搜索完毕。但是此算法的搜索效率和子节点的排列顺序关系密切,如果子节点的顺序是递增的,那么算法就又变成了Alpha-Beta 搜索。 ④MTD(n,f...
先前得到的估值对以后产生的节点有指导作用,避免产生不必要产生的节点 这就是我们将要介绍的alpha-beta 剪枝算法 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(...
3. Alpha-Beta搜索方法 举例来说,考虑下面的例子: 图-alpha-beta搜索 极小极大搜索是一个深度搜索,当搜索到第二层的第二个绿色的节点时,已知其第一个子节点返回值为2,因为这是一个极小节点,那么这个节点得到的值肯定是小于2的,而第二层的第一个绿色节点的值为7,因此这个节点后面即使都搜索了,也不会超过2...
β :=min(β, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player) ))//极小节点 ifβ ≤α// 该极大节点的值<=β<=α,该极小节点后面的搜索到的值肯定会小于α,因此不会被其上层的极大节点所选用了。对于根节点,α为负无穷 break(*Alpha cut-off*) returnβ (*Initial call*) alphabeta(origin, d...
在alpha-beta搜索中,意外的路径依赖是指搜索算法在评估游戏树节点时,受到之前搜索过程中的剪枝影响,导致搜索结果不准确或不完整的现象。 具体来说,alpha-beta搜索是一种用于博弈树搜索的...
在博弈论中，alpha-beta剪枝算法是一种用于优化极大极小搜索算法效率的技术。其核心思想在于通过剪枝减少不必要的搜索路径，从而提高搜索效率。算法的实现框架如下：定义一个函数search，接受当前局面、搜索深度、alpha边界、beta边界四个参数。具体实现如下：当搜索深度达到最大值时，直接返回当前局面的估值。
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...
Alpha-Beta 剪枝算法是极小极大搜索算法的优化,主要解决博弈问题和对策问题。这类算法被广泛运用于棋类等零和博弈问题,比如井字棋 (Tic-Tac-Toe)、中国象棋、国际象棋等。本文将简单介绍零和博弈和 Alpha-Beta 剪枝算法,探索下棋类游戏 AI 是如何实现的。
Alpha-Beta 搜索 David Eppstein */文 * 加州爱尔文大学(UC Irvine)信息与计算机科学系 浅的裁剪 假设你用最小-最大搜索(前面讲到的)来搜索下面的树 你搜索到 F 发现子结点的评价分别是 11、 12、 7 和 9 在这层是棋手甲走 我们希望他选择最好的值 即 12。所以 F 的最小-最大值是 12。 现在你开始...
于是,聪明的人对其进行了优化, 这就是alpha-beta剪枝搜索。 alpha-beta剪枝搜索 假设博弈树的搜索情况如下图: Paste_Image.png α为已知的最大值, β为已知的最小值, 因为还没搜索不知道是多少,保险起见,初始化为-∞ 和+∞。 搜索到D的时候,局面得分是5,(顺便说一句,这样的搜索是深度优先搜索,什么是深度...