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[⼈⼯智能]alpha-beta剪枝算法及实践 alpha-beta剪枝算法及实践 算法原理 算法伪码 中国象棋AI实践 算法原理 alpha-beta剪枝算法是基 极⼤极⼩有哪些信誉好的足球投注网站算法的。极⼤极⼩有哪些信誉好的足球投注网站策略是考虑双⽅对弈若⼲步之后，从可能的步中选⼀步相对好的⾛法来⾛， 在有限的有哪些信誉好的足球投注网站范围内进⾏求解，可以理解为规定⼀个有限的有哪些信誉好的足球投注网站深度。 为此要定义⼀个静态估计函数f ，以便对棋局的势态做出优劣的估计，这个函数可根据棋局的优劣势态的特征来定义。这⾥规定，MAX代表 程序⽅，MIN代表对⼿⽅，P代表⼀个棋局 （即⼀个状态）。有利 MAX的势态，f (p)取正值，有利 MIN的势态，f (p)去负值，势态均 衡，f (p)取零。极⼤极⼩有哪些信誉好的足球投注网站的基本思想是 ： （1）当轮到MIN⾛步的节点时，MAX应考虑最坏的情况 （因此，f (p)取极⼩值）。 （2）当轮到MAX⾛步的节点时，MAX应考虑最好的情况 （因此，f (p)取极⼤值）。 （3）当评价往回倒退的时候，相应 两位棋⼿的对抗策略，不同层上交替地使⽤ （1）、 （2）两种⽅法向上传递倒推值。所以这种有哪些信誉好的足球投注网站⽅ 法称为极⼤极⼩过程。实际上，这种算法是假定在模拟过程中双⽅都⾛出最好的⼀步，对MAX⽅来说，MIN⽅的最好⼀步是最坏的情 况，MAX在不断地最⼤化 ⾃⼰的利益。 极⼤极⼩有哪些信誉好的足球投注网站策略在⼀些棋盘AI中⾮常常见，但是它有个致命的弱点，就是⾮常暴⼒地有哪些信誉好的足球投注网站导致效率不⾼，特别是当讲有哪些信誉好的足球投注网站的深度加⼤时会 有明显的延迟，alpha-beta在此基础上进⾏了优化。事实上，MIN、MAX不断的倒推过程中是存在着联系的，当它们满⾜某种关系时后续 的有哪些信誉好的足球投注网站是多余的 ！alpha-beta剪枝算法把⽣成后继和倒推值估计结合起来，及时减掉⼀些⽆⽤分⽀，以此来提⾼算法的效率。 定义极⼤层的下界为alpha，极⼩层的上界为beta，alpha-beta剪枝规则描述如下 ： （1）alpha剪枝。若任⼀极⼩值层结点的beta值不⼤ 它任⼀前驱极⼤值层结点的alpha值，即alpha(前驱层) = beta(后继层)，则可终⽌ 该极⼩值层中这个MIN结点以下的有哪些信誉好的足球投注网站过程。这个MIN结点最终的倒推值就确定为这个beta值。 （2）beta剪枝。若任⼀极⼤值层结点的alpha值不⼩ 它任⼀前驱极⼩值层结点的beta值，即alpha(后继层) = beta(前驱层)，则可以终 ⽌该极⼤值层中这个MAX结点以下的有哪些信誉好的足球投注网站过程，这个MAX结点最终倒推值就确定为这个alpha值。 算法伪码 先看极⼤极⼩有哪些信誉好的足球投注网站算法 ： //node记录当前player，depth记录有哪些信誉好的足球投注网站深度 function minimax(node, depth) // 如果能得到确定的结果或者深度为零，使⽤评估函数返回局⾯得分 if node is a terminal node or depth = 0 return the heuristic value of node // 如果轮到对⼿⾛棋，是极⼩节点，选择⼀个得分最⼩的⾛法 if the adversary is to play at node let α := ∞ for each child of node α := min(α, minimax(child, depth-1)) // 如果轮到我们⾛棋，是极⼤节点，选择⼀个得分最⼤的⾛法 else {we are to play at node} let α := -∞ foreach child of node α := max(α, minimax(child, depth-1)) return α; alpha-beta剪枝就在极⼤极⼩有哪些信誉好的足球投注网站算法上优化: function alphabeta(node, depth, α, β, Player) //达到最深