这个函数比minimax函数多了一个alpha和beta. alpha是最大化玩家保证的最小分数,beta是最小玩家保证的最大分数,它们的初始值是INT_MIN和INT_MAX(负无穷和正无穷)。 这个函数同样是深度优先搜索,遵循前文所讲的遍历顺序,同时我们可以把alpha和beta看成最大化玩家和最小化玩家在当前已知情况下的最优解对应的分数。
α = max(α,value)ifα >= β:break# β cut-offreturnvalueelse:value:int= +∞forchildinnode:value= min(value, alphabeta(child, depth −1, α, β, True)) β = min(β,value)ifβ <= α:break# α cut-offreturnvalue Alpha-Beta Pruning: 486 Predict the Winner # AC import math fr...
value = max(value, alphabeta(child, depth − 1, α, β, False)) α = max(α, value) if α >= β: break # β cut-off return value else: value: int = +∞ for child in node: value = min(value, alphabeta(child, depth − 1, α, β, True)) β = min(β, value) if...
组合游戏1：详解Minimax和AlphaBeta剪枝算法 本系列，我们来看看在⼀种常见的组合游戏——回合制棋盘类游戏中，如何⽤算法来解决问题。⾸先，我们会介绍并解决搜索空间较⼩的问题，引⼊经典的博弈算法和相关理论，最终实现在⼤搜索空间中的Deep RL近似算法。在此基础上可以理解AlphaGo的原理和⼯作⽅式。本...
在Minimax算法中,Alpha-Beta剪枝是一种优化技术,用于减少搜索树中的不必要的节点扩展,从而提高算法的性能。它通过维护两个值,即Alpha和Beta,来决定哪些节点需要进一步探索,哪些节点可以被剪枝。 具体来说,Alpha表示当前玩家(最大化玩家)的最好选择(目前已知的最高值),Beta表示对手玩家(最小化玩家)的最好选...
Alpha-beta修剪是对Minimax算法的优化,通过减少搜索空间的大小来提高搜索效率。它利用剪枝的思想,在搜索过程中排除那些不会影响最终决策的游戏状态。通过设置上界(Alpha)和下界(Beta)值,当某个状态的得分不会改变最终决策时,可以直接跳过搜索。这样可以大大减少搜索时间,提高算法性能。
Alpha-Beta 剪枝 jsh: 画图! 这是一个不会影响答案正确性的剪枝。 假设在搜索过程中,一个结点 u 是一个结点 v 的祖先结点,且 u 和v 是不同的人行动,而且这两个结点都有值了,虽然这个值可能不是最终的值。下面以 u 是A 行动,v 是B 行动的情况为例,记 u 当前的值为 x,v 当前的值为 y: u 要...
从minimax到alpha-beta剪枝算法(中):alpha-beta剪枝原 一粒硅晶 编辑于 2024年10月28日 19:34 【xmind 笔记】minMax_algorithm + alpha_beta_pruning 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
i++) { // ... if (childScore > maxScore) { maxScore = childScore; // 相对于 minimax 算法,alpha-beta 剪枝算法在这里增加了一个更新 alpha 值的操作 this.alpha = maxScore; } // 如果满足了退出的条件,我们不需要继续搜索更多的节点了,退出循环 if (this.alpha >= this.beta) { break; }...
【Minimax 和 Alpha-beta 剪枝算法简介,以及以此实现的井字棋游戏(Tic-tac-toe)】O网页链接,作者:noiron_吴锴(O网页链接)以棋类游戏为例来说明 minimax 算法,每一个棋盘的状态都会对应一个分数。双方将会轮流下棋。轮到我方下子时,我会选择分数最高的状态;而对方会选择对我最不利的状态。可以这么认为,每次我...