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 ，...
最终算法实现了剪枝、减少变量、去掉额外的运算。 设计优化 在极大极小值算法中提到,我们可以将最终的算法变为负值极大值算法。同理,我们可以将上述的Alpha-Beta进化成为结构更加简单的算法。原理几乎相同,相反数交替双方的角色即可。同时将高层已知最大值(knownMax)变成Alpha,上层已知最小值(knowMin)变成Beta。
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修剪是minimax算法的修改版本。它是minimax算法的一种优化技术。 正如我们在minimax搜索算法中看到的那样,必须检查的游戏状态数在树的深度上呈指数级。由于我们无法消除指数,因此我们可以将其减半。因此,存在一种无需检查游戏树的每个节点就可以计算正确的minimax决策的技术,该技术称为修剪。这涉及两个阈值参数...
Alpha-Beta剪枝算法是一种传统的搜索算法, 它在博弈算法中有着非常广泛的运用,它大大减少了相同搜索深度下的计算量。 Alpha-Beta剪枝算法是由最大值和最小值算法得来的,该算法是一个0总和算法,即一方要在可选的情况下使其优势最大化,使对手优势最小化,而开始的时候为0. ...
Alpha-Beta剪枝算法 什么是Alpha-Beta剪枝算法 •Alpha——beta修剪是一种搜索算法，它试图减少在搜索树中由极小极大算法评估的节点数量。它是一种对抗性的搜索算法，通常用于两玩家游戏（井字游戏、棋类、围棋等）的机器游戏。当至少有一种可能性被发现时，它就会停止完全评估一个动作，这证明了这一举动比之前检查...
三、算法效果 我们还是让alpha-beta算法和min-max算法各执黑白对战1000局,结果如下: alpha-beta执白胜531败469,执黑胜458败542 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...
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