alpha-beta

一看就懂的 Alpha-Beta 剪枝算法详解

Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α≤N≤β:若α≤β则N有解。若α>β则N无解。
数据与算法之美·2018-02-16 00:00

人工智能期末复习笔记2018-01-03

极大极小过程alpha-beta剪枝Monte-Carlo博弈极大极小过程极大极小过程的想法非常直白，即：我方走步，则选择极大值；对方走步，则选择极小值。
铅绘_LittleWorld·2018-01-03 21:40

比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了！8小时解决一切棋类！ PENG Bo

MCTS（蒙特卡洛树搜索）能比得上alpha-beta搜索吗？许多研究者都曾对此表示怀疑。但今天AlphaZero来了（https:/
AI科技大本营·2017-12-07 00:00

Alpha-beta剪枝算法

Alpha-beta剪枝算法实例分析转载2015年05月11日15:59:314128看本章之前，请先参看前一篇文章《Minimax算法及实例分析》由于Minimax算法有一个很大的问题就是计算复杂性。
PG-aholic·2017-10-27 10:27

Alpha-beta剪枝算法实例分析

Alpha-beta剪枝是对Minimax的补充和改进。采用Al
Liluyuan5323·2017-10-22 22:01

poj 3317 Stake Your Claim(极大极小搜索经典 a-b+剪枝+记忆化dp)

题目链接StakeYourClaim分析哇这题也算把我卡得够死了，怪我没能正确理解所谓a-b剪枝的姿势.其实alpha-beta剪枝不用也是可以过的，非得我不用才找到了错误首先这道题只有10种选择，每种选择有
孤鸿子_·2017-09-12 00:53

Minimax算法及其剪枝优化Alpha-beta

转载自http://blog.codinglabs.org/articles/2048-ai-analysis.html！！！！！我只截取了算法的部分，没把应用的内容截取下来。真的写的很棒，对于算法的学习一目了然。以下是主要内容：Minimax下面先介绍不带剪枝的Minimax。首先本文将通过一个简单的例子说明Minimax算法的思路和决策方式。问题现在考虑这样一个游戏：有三个盘子A、B和C，每个
轩瑕谢兰·2017-05-17 14:52

[译]手把手教你创建国际象棋 AI

Astep-by-stepguidetobuildingasimplechessAI我们先来了解一下，在我们创建一个简单的国际象棋AI过程中所会接触到的一些基本概念：棋子的移动绘制棋盘Minimax（极小化极大算法）Alpha-beta
DiscipleD·2017-04-05 00:00

谱减法（Spectral Subtraction）进行降噪

（图中⑤式，alpha取2）（3）alpha-beta法进行改进，可以减少音乐噪声（图中⑤式）关键部分的话就是谱减
Lebronze·2016-12-09 16:58

Alpha-beta 算法

Alpha-beta算法是棋类游戏中最常用的，也是最基础的剪枝方法，要说Alpha-beta算法就得先说下max_min博弈树算法，就是模拟电脑下子，要下在对电脑最优的地方，模拟人下子就要下在对人最优的地方
但求-_-心安·2016-12-08 11:11

五子棋（人机）-alpha-beta剪枝

alpha：表示目前为止上一层找到的最小数beta：表示目前为止上一层找到的最大数1.极大层的上一层是极小层。一方面极大层找的是自己的子节点中的最大值，另一方面极大层的上一层找的是极大层们提供的节点中的最小一个。2.如果极大层已经遍历完整一个子树，得到子节点值为tmp，那么就表示该极大层向上提供的节点值至少大于等于tmp（因为极大层向上返回的是孩子中的最大值）3.如果tmp已经大于了极大层上一层提
罗磐·2016-09-21 18:17

五子棋（人机）-alpha-beta剪枝

alpha：表示目前为止上一层找到的最小数beta：表示目前为止上一层找到的最大数1.极大层的上一层是极小层。一方面极大层找的是自己的子节点中的最大值，另一方面极大层的上一层找的是极大层们提供的节点中的最小一个。2.如果极大层已经遍历完整一个子树，得到子节点值为tmp，那么就表示该极大层向上提供的节点值至少大于等于tmp（因为极大层向上返回的是孩子中的最大值）3.如果tmp已经大于了极大层上一层提
罗磐·2016-09-21 18:17

一看就懂的Alpha-Beta剪枝算法详解

Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α≤N≤β:若α≤β则N有解。若α>β则N无解。下面通过一个
小白的2015·2016-07-10 17:49

中国象棋人机对弈搜索算法学习-极大极小值，负极大值，alpha-beta算法

先参考学习如下博文：http://blog.csdn.net/kingkong1024/article/details/7639401http://hk.gamfe.com/news/201502/2170.html参考图书《PC游戏编程（人机博弈）》极大极小值法深度搜索（dfs）伪代码/**1。p为棋盘2。d为规定的搜素最大深度，比如d层红方，d-1层为黑方，d-2层为红方...依此类推，可采用
qq_26437925·2016-04-07 18:00

博弈（alpha-beta 剪枝）POJ —— 1085 Triangle War

对应poj题目：点击打开链接TriangleWarTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 65536KTotalSubmissions: 3066 Accepted: 1207DescriptionTriangleWarisatwo-playergameplayedonthefollowingtriangulargrid: Twoplayers,AandB,taketurns
u013351484·2016-03-05 20:00

博弈（alpha-beta 剪枝）—— POJ 1568 Find the Winning Move

对应POJ题目：点击打开链接FindtheWinningMoveTimeLimit: 3000MS MemoryLimit: 32768KTotalSubmissions: 1028 Accepted: 502Description4x4tic-tac-toeisplayedonaboardwithfourrows(numbered0to3fromtoptobottom)andfourcolumn
u013351484·2016-03-05 20:00

POJ 3317 Stake Your Claim

有了之前的基础，3进制DP根本不在话下啊，半个小时就搞定了（本来就是水题好不好）极大极小过程+记忆化搜索话说第一次接触博弈论，还有点紧张（紧张个P啊连Alpha-Beta剪枝都没有的水题）然后大概看了下极大极小过程
nlj1999·2016-02-28 19:00

五子棋AI算法第五篇-算杀

关于剪枝问题前面讲到的通过Alpha-Beta剪枝和启发式搜索可以将4层搜索的平均时间降低到1秒以下。只有这两个优化方式其实目前最多可以做到6层搜索，就是把AI和玩家各向后推算三步。
lihongxun945·2016-02-24 13:02

五子棋AI算法第五篇-算杀

关于剪枝问题前面讲到的通过Alpha-Beta剪枝和启发式搜索可以将4层搜索的平均时间降低到1秒以下。只有这两个优化方式其实目前最多可以做到6层搜索，就是把AI和玩家各向后推算三步。
lihongxun945·2016-02-24 13:00

Alpha-Beta搜索

《对弈程序基本技术》专题Alpha-Beta搜索BruceMoreland/ 文最小-最大的问题Alpha-Beta 同“最小-最大”非常相似，事实上只多了一条额外的语句。
to_be_better·2016-01-05 18:00

Alpha-Beta Pruning

Gametree：博弈树有双人/多人博弈树，如下two-plygametree我们从leaf向上看，leaf深度为0，依次往上加，每层代表不同方状态。比如上图0层我有9种可能的状态，对应于我不同的得分，我的目标就是MAX，即操作使得我能得分最大，而1层是对手可能的状态，他的目标是MIN，即让我的分数最小化。则对于B，他可能取3,12,8，由于对手要MIN，故B=3。同理，C=2，D=2。而对于A，
IvanSSSS·2015-11-21 23:00

2048-AI程序算法分析

这篇文章将主要分为两个部分，第一部分介绍其中用到的基础算法，即Minimax和Alpha-beta剪枝；第二部分分析作者具体的
·2015-11-12 14:54

alpha-beta剪枝搜索

•一种基于剪枝（ α-βcut-off）的深度优先搜索（depth-first search）。 •将走棋方定为MAX方，因为它选择着法时总是对其子节点的评估值取极大值，即选择对自己最为有利的着法； •将应对方定为MIN方，因为它走棋时需要对其子节点的评估值取极小值，即选择对走棋方最为不利的、最有钳制作用的着法。   •在对博弈树采取深度优先的搜索策略时，从左路分枝的叶
·2015-11-12 11:30

【POJ1568】【极大极小搜索+alpha-beta剪枝】Find the Winning Move

Description 4x4 tic-tac-toe is played on a board with four rows (numbered 0 to 3 from top to bottom) and four columns (numbered 0 to 3 from left to right). There are two players, x and o, who move al
·2015-11-11 19:37

[笔记]极大极小过程的alpha-beta剪枝不可与记忆化搜索一起使用

后来发现原来这个问题很早就被何牛提到过： 极大极小过程的alpha-beta剪枝不可与记忆化搜索一起使用。 原因是这样的： 在一个博弈图中，可能存在这样的情况：一个状态有不止一个前继。
·2015-11-09 14:15

五子棋AI循序渐进【5】重点问题重点分析——静态搜索

不过已经可以明确的是，使用哈希表确实没有数组速度快（较为理想的情况是用纯粹的alpha-beta剪裁和空招剪裁——这也是我最初设计的想法，并没有其他技术，迭代加深至少可以处理7次，多是8次，甚至可以达到
·2015-11-08 16:12

五子棋AI循序渐进【4】接近人类的思考方式——迭代加深、棋盘剪裁、空步剪裁、冲棋延伸

一、迭代加深 1、什么是迭代加深 所谓迭代加深，就是让alpha-beta剪裁运行深度1，然后运行深度1,2，然后运行深度1,2,3。
·2015-11-08 16:11

五子棋AI循序渐进【3】基石——超出边界的alpha-beta剪裁

      注：今天更新了评价方法，主要是增加了一组变量来记录每个向量上有多少个黑子或白子，从而选择性的使用相应模板来进行匹配，这导致pos类也有更改。另外，向量评价代码中发现一处错误，导致黑白混淆；界面代码中忘记使用addpipe来添子，已经修正，但是哎pcgo函数那里忘记改了，不重新上传了。源码已经重新上传。现在基本可以稳定在迭代加深4、5，不
·2015-11-08 16:11

五子棋AI循序渐进【1】实现界面和位棋盘

先把这一个传上来，关于局面评价的72向量和综合比较、超出边界的alpha-beta剪裁如何说明更清楚还得再考虑一下，以免表述的不清楚。因为这两部分的代码是整个代码中最核心最重要也是最长的。
·2015-11-08 16:09

五子棋AI循序渐进——连载说明

由于重新规划，所以前面已经写完的： 0、界面和位棋盘 1、超出边界的alpha-beta剪裁 2、更准确的评价函数 3、空招剪裁和冲棋延伸 4、静态搜索 5、置换表 这6个版本的程序，全部重写
·2015-11-08 16:08

人机博弈-吃子棋游戏（四）搜索算法

博弈树搜索技术简介： 博弈树的搜索算法，负值极大搜索，alpha-beta搜索，渴望搜索，PVS极窄窗口搜索等。通常来说，搜索算法常常和以下技术联合在一起。
·2015-11-07 13:14

《数据结构与算法分析：C语言描述》复习——第十章“算法设计技巧”——Alpha-Beta剪枝

2014.07.08 22:43 简介： 　　“搜索”与“剪枝”几乎是如影随形的。此处的“搜索”指的是带有回溯算法的深度优先搜索。 　　在之前的“Minimax策略”中我们给出了一个三连棋的程序，运行后你就知道计算一步棋要花多少时间。 　　为了计算最优的一步棋，我们可能需要递归9万多次。毫无疑问这种阶乘式的穷举过程必须通过剪枝来加速。 　　本篇介绍一种用于Minimax策略的剪枝思路——
·2015-10-31 11:12

极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法

1. 极小极大搜索方法    一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度范围内进行深度优先搜索。    假设：A和Ｂ对弈，轮到Ａ走棋了，那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法，
·2015-10-28 09:51

Zobrist哈希，研究棋类博弈必须了解的一个小工具

对于传统的Alpha-Beta剪枝来说，提高效率不可避免的需要用到置换表技术，也就是一种特殊的哈希表。
Paradox_Industry·2015-03-24 01:55

搜索的不稳定性

不稳定的搜索会返回无效的值，你用(5,25)的Alpha-Beta窗口会高出边界，因此你用(24,INFINITY)重新搜索，却低出边界。这不应该发生，因为高出边
kl28978113·2014-08-29 12:00

主要变例搜索

主要变例搜索对Alpha-Beta的改进主要变例搜索(PVS,PrincipalVariationSearch)是提高“Alpha-Beta”算法效率的一种方法。
kl28978113·2014-08-29 12:00

期望窗口

depth=1;;depth++){ val=AlphaBeta(depth,-INFINITY,INFINITY); if(TimedOut()){ break; } }这里调用了一个“窗口”为正负无穷大的Alpha-Beta
kl28978113·2014-08-29 12:00

静态搜索

Alpha-Beta搜索不是特别针对这种情况的。你把深度参数传递给函数，当深度到达零就做完了，即使一方的后被捉。一个应对的方法称为“静态搜索”(QuiescentSearch)。
kl28978113·2014-08-29 12:00

简介(二)

Alpha-Beta搜索的诸多变种尽管我们已经讨论过Alpha-Beta搜索简单有效，还是有很多方法试图更有效地对博弈树进行搜索。
kl28978113·2014-08-29 11:00

简介(一)

Alpha-Beta告诉我们怎样搜索，但是我们仍然需要知道，何时需要展开结点(搜索它的子结点)，以及何时停下来从而调用评价函数。
kl28978113·2014-08-29 11:00

简介(三)

散列技术和着法排序     我还没有讲完Alpha-Beta呢，因为我的伪代码里包含神秘的“排序着法”还没有解释，暂时先扔在一边，在讲完散列技术后，我将继续这部分内容。
kl28978113·2014-08-29 10:00

简介(二)

Alpha-Beta搜索浅的裁剪假设你用最小-最大搜索(前面讲到的)来搜索下面的树：你搜索到F，发现子结点的评价分别是11、12、7和9，在这层是棋手甲走，我们希望他选择最好的值，即12。
kl28978113·2014-08-29 09:00

Alpha-Beta搜索

Alpha-Beta搜索最小-最大的问题Alpha-Beta同“最小-最大”非常相似，事实上只多了一条额外的语句。最小最大运行时要检查整个博弈树，然后尽可能选择最好的线路。
kl28978113·2014-08-29 09:00

2048 AI 程序算法分析

这篇文章将主要分为两个部分，第一部分介绍其中用到的基础算法，即Minimax和Alpha-beta剪枝；第二部分分析作者具
liyong199012·2014-06-03 13:00

2048-AI程序算法分析

这篇文章将主要分为两个部分，第一部分介绍其中用到的基础算法，即Minimax和Alpha-beta剪枝；第二部分分析作者具体的实现。基础算法2048本质上可以抽
华CC·2014-04-13 14:00

极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法

1.极小极大搜索方法   一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度范围内进行深度优先搜索。   假设：A和Ｂ对弈，轮到Ａ走棋了，那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法，然后对于前面A的每一个走棋方法，遍历B的每一个走棋方法，然后接着遍
·2013-12-02 14:00

极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法

1.极小极大搜索方法   一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度范围内进行深度优先搜索。   假设：A和Ｂ对弈，轮到Ａ走棋了，那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法，然后对于前面A的每一个走棋方法，遍历B的每一个走棋方法，然后接着遍
xinghongduo·2013-11-28 09:00

五子棋AI算法-之开篇

大概所需内容:         位棋盘 着色生成器 最小-最大搜索   Alpha-beta剪枝   迭代加深 置换表 博弈树       空着裁剪 期望窗口   历史启发算法  MTD(F)  PVS
tskyming·2013-10-28 21:00

五子棋AI设计

第一个实验就是基于带alpha-beta剪枝的MinMax搜索的五子棋AI设计。好久没有写过MFC界面了，所以在pudn上
pi9nc·2013-09-01 22:52

五子棋AI设计

第一个实验就是基于带alpha-beta剪枝的MinMax搜索的五子棋AI设计。好久没有写过MFC界面了
pi9nc·2013-09-01 22:00
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