python alpha beta 剪枝_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。

下面通过一个例子来说明Alpha-Beta剪枝算法。

上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法，正方形为自己(A)，圆为对手(B)。

初始设置α为负无穷大，β为正无穷大。

对于B(第四层)而已，尽量使得A获利最小，因此当遇到使得A获利更小的情况，则需要修改β。这里3小于正无穷大，所以β修改为3。

(第四层)这里17大于3，不用修改β。

对于A(第三层)而言，自己获利越大越好，因此遇到利益值大于α的时候，需要α进行修改，这里3大于负无穷大，所以α修改为3。

B(第四层)拥有一个方案使得A获利只有2，α=3, β=2, α > β, 说明A(第三层)只要选择第二个方案, 则B必然可以使得A的获利少于A(第三层)的第一个方案。

这样就不再需要考虑B(第四层)的其他候选方案了,因为A(第三层)根本不会选取第二个方案,多考虑也是浪费。

B(第二层)要使得A利益最小,则B(第二层)的第二个方案不能使得A的获利大于β, 也就是3. 但是若B(第二层)选择第二个方案, A(第三层)可以选择第一个方案使得A获利为15, α=15, β=3, α > β, 故不需要再考虑A(第三层)的第二个方案, 因为B(第二层)不会选择第二个方案。

A(第一层)使自己利益最大,也就是A(第一层)的第二个方案不能差于第一个方案, 但是A(第三层)的一个方案会导致利益为2, 小于3, 所以A(第三层)不会选择第一个方案, 因此B(第四层)也不用考虑第二个方案。

当A(第三层)考虑第二个方案时,发现获得利益为3,和A(第一层)使用第一个方案利益一样。

如果根据上面的分析A(第一层)优先选择了第一个方案,那么B不再需要考虑第二种方案,如果A(第一层)还想进一步评估两个方案的优劣的话, B(第二层)则还需要考虑第二个方案。

若B(第二层)的第二个方案使得A获利小于3,则A(第一层)只能选择第一个方案,若B(第二层)的第二个方案使得A获利大于3,则A(第一层)还需要根据其他因素来考虑最终选取哪种方案。

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