《人机博弈》摘录（七）估值核心

1、终点估值，end-point evaluation，以末端节点的估值为准。

2、棋子价值表算法，增量计算局面的评分，可提升估值速度。

3、博弈性能公式如下

Performance（性能）= Speed（速度）X Knowledge（知识）

选取合适的估值方法，保持速度和知识的平衡，对博弈性能尤为重要。

4、如何制定估值函数？

（1）手工调整，费时，低效。

（2）爬山法，Hill Climbing，每次微调参数，统计获胜几率，若提高，则继续向这个方向调整，否则则放弃这个调整方向。此方法较慢，不能保证找到最佳值。

（3）模拟退火，Simulated annealing，使用多种初始参数值在不同位置“爬山”，更慢，但提高了找到最优解的概率。

（4）遗传算法，Genetic algorithms，维护多组较好的参数，模仿生物遗传机制，通过交叉、变异和淘汰，减少局部震荡的干扰，更稳定。很大程度依赖实施者的经验。

（5）寻优算法非完全自动化，需要大量的人工干预。若要完全自动寻优，则涉及机器学习，属于人工智能范畴。