窗口不断减小,搜索的效率就会不断提升,因此众多学者从窗口的角度对alpha-beta搜索算法进行了一系列的改进。主要可以分为以下几类:① Fail-soft alpha-beta算法;②渴望搜索(aspiration search);③极小窗口搜索(minimum window search);④MTD(n, f)算法(Memory-enhanced Test Driver with node n and value f)。接...
Alpha-beta剪枝是一种搜索算法，用以减少极小化极大算法（Minimax算法）搜索树的节点数。这是一种对抗性搜索算法，主要应用于机器游玩的二人游戏（如井字棋、象棋、围棋）。当算法评估出某策略的后续走法比之前策略的还差时，就会停止计算该策略的后续发展。该算法和极小化极大算法所得结论相同，但剪去了不影响最终...
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( \min(3,9,10) , \min (2, x, y) , \min (10,5,1 )= \max(3, \min (2, x, y) , 1) ...
算法具体介绍: Alpha-beta 维基百科 Alpha-Beta剪枝 CSDN博客 Alpha-beta伪代码 // node 结点,代表开始搜索的局面 // depth 搜索的深度,可以自定义调节,越深时间越长 // maximizingPlayer bool变量,判断该阶段是搜索最大值还是最小值 functionalphabeta(node,depth,alpha,beta,maximizingPlayer) ...
Alpha-Beta算法是在Min-Max方法基础上的一个改进.它维护一个搜索窗口(search window):[α, β].其中α表示在搜索进行到当前状态,当前对抗者能确保达到的最大的结点值.在进一步的搜索中,将竭力提高α这个下限.而β表示在搜索进行到当前状态,在对手逼迫下,当前对抗者所达到的最大的博弈值.如果α > β,那么就没...
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。
Alpha Beta Pruning算法用于解决对抗搜索问题 对抗搜索是什么？对抗搜索（Adversarial Search）也称为博弈...
Alpha-beta剪枝算法是一种用于优化搜索树的算法,通常用于博弈论和其他搜索问题,可以大大减少搜索的时间和空间复杂度。该算法是对极小极大算法的扩展,它利用了剪枝技术来减少搜索树中的节点数,以便在更短的时间内找到最优解。 Alpha-beta剪枝算法的原理 Alpha-beta剪枝算法的核心思想是利用Alpha和Beta值来进行剪枝。在...