alpha-beta剪枝的算法的代码: //意义:目前棋盘的最值评分 分数的正负取决于一开始的isBlackNowintabSearch(intfloor,intalpha,intbeta,boolisBlackNow, Coord &searchResult){inttmpScore, moveCount =0; Coord tempSearchResult{};//优化1std::vector<ScoreCoord> possibleMove =generatePossibleMove(isBlackNow)...
Alpha、Beta剪枝算法伪代码: Alpha、Beta剪枝算法的伪代码如下图所示: 剪枝本身并不会影响算法输出结果。节点先后次序会影响剪枝效率。 我的微信公众号名称:深度学习先进智能决策 微信公众号ID:MultiAgent1024 公众号介绍:主要研究深度学习、强化学习、机器博弈等相关内容!期待您的关注,欢迎一起学习交流进步!文...
在迭代中,我们用第一篇介绍过的方法,产生当前所有可能的落子位置,然后在每个位置下棋,进入Min层(对手走子)的搜索,在当前节点所有可能性搜索完毕后,判断当前节点是否是最大节点,如果是则保存当前最大值以及走子位置,如果不是则继续搜索下一个位置。Min层与Max大部分代码一致,此处不再贴出。 三、Alpha-Beta剪枝算...
AlphaBeta剪枝算法 AlphaBeta剪枝算法 关于AlphaBeta剪枝的⽂章太多，这个⽅法是所有其它搜索⽅法的基础，得多花些时间认真地理解。先把基本概念再回顾⼀遍：节点：在中国象棋中就是⼀个棋盘的当前局⾯Board，当然该轮到谁⾛棋也是确定的。这⾥的圆形节点表⽰终⽌节点，在中国象棋⾥就是⼀⽅被...
Alpha Beta 剪枝算法的基本依据是:棋手不会做出对自己不利的选择。依据这个前提,如果一个节点明显是不利于自己的节点,那么就可以直接剪掉这个节点。 前面讲到过,AI会在MAX层选择最大节点,而玩家会在MIN层选择最小节点。那么如下两种情况就是分别对双方不利的选择: ...
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。
\(Alpha-Beta\)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...
alpha-beta剪枝的具体实现 如何把刚才的例子转化成算法,是接下来的目标。(算了直接给出伪代码吧) functionalphabeta(node,depth,α,β,maximizingPlayer)isifdepth==0ornodeisterminalthenreturntheheuristicvalueofnodeifmaximizingPlayerthenvalue:=−∞foreachchildofnodedo//这几行均属于循环value:=max(value,alpha...
AlphaBeta剪枝算法(假设方框表示取极大值的节点,圆圈表示取极小值的节点) B的值是18,D的值为16,而C是取极小值,由此可以判断C《=16,而A取Max(B,C),故没必要考虑C的其他子节点了。 Alphabeta的MiniMax形式,伪代码: alpha-beta(player,board,alpha,beta) ...