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【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试

文章目录

  • 博弈
  • 极小极大值
  • α-β剪枝
  • 截断测试

博弈

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极小极大值

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  • 假设两个玩家都以最大化自身利用进行博弈
  • 举例：
    • 计算机假设在它移动后，对手会选择最小化的行动
    • 计算机在考虑自己的行动和对手的最佳行动后选择最佳行动在这里插入图片描述
  • 算法实现【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第1张图片
  • 性能：
    【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第2张图片
    对于国际象棋，b≈35，m≈100时，要得到精确解完全不可行。
    完备性(能得到问题的解)：可以，如果树是有限的
    最优解：可以，相对另一个对手而言

α-β剪枝

剪枝可以用来忽略一些分支
以下图为例：【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第3张图片

在扩展完第一棵子树后，根结点能确定他能得到的收益最小为3，此时第二层为了选择一个最小值，但第一层会选择第二层所有值中的最大值，所以在d图中扩展了得到2已经小于3，所以剩下的 不用扩展，在e中，因为先扩展了14，大于3为了不让第一层得到14所以继续扩展，最后也变成2，这样第一层最多得到3
【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第4张图片【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第5张图片

  • 算法实现：【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第6张图片
    【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第7张图片

截断测试

【人工智能】—_博弈、极小极大值、α-β剪枝、截断测试_第8张图片

  • 用可以估计棋局效用值的启发式评价函数EVAL取代效用函数

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