博弈树中关于α-β剪枝树要点

一，α-β剪枝树搜索方法：深度优先（DFS），一般从博弈树最左边开始一直搜索到最右边。

人工智能导论复习：|

一，α-β剪枝树搜索方法：深度优先（DFS），一般从博弈树最左边开始一直搜索到最右边。

α：可能解的最大下界，在更新过程中对α期望是变大的，也就是α越来越大。

β：可能解的最小下界，在更新过程中对β期望是变小的，也就是β越来越小。

剪枝：当发生α>β时，剪枝，也就是不继续往下搜索了。

父节点往下进行搜寻的时候，会将其所带的α，β的值传递到其子节点。

对一个具有评估值的节点，如果此局面为Min，那么可能会更新其父节点Max局面的α范围使之变大。如果此局面为Max，那么可能会更新其父节点Min局面的β使之变小。

具体例子：

博弈树中关于α-β剪枝树要点相关推荐

基于Alpha-Beta剪枝树的井字棋人机博弈实现
1 Alpha-Beta剪枝树的简单介绍 Alpha-Beta剪枝的本质就是基于极小化极大算法的一种改进算法.因此先简单地介绍下极小化极大算法,这样有利于我们更好的理解Alpha-Beta剪枝算法. ...
JAVAFX基于α-β剪枝树的五子棋人机博弈
Main主类: 背景图片和音乐就不传了 package application;import java.util.Optional; import javafx.application.Applica ...
Python+PyQt5实现五子棋游戏（人机博弈+深搜+α-β剪枝）
Python+PyQt5实现五子棋游戏(人机博弈+深搜+α-β剪枝) 一.问题描述 1.五子棋五子棋是全国智力运动会竞技项目之一,是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏. 五子棋的棋具与围棋通用,是一种传 ...
决策树中的CART树
1.cart树的介绍 : Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R.Olshen, C. Ston ...
机器博弈：非零和博弈下的叶值表剪枝
摘要: 在alpha-beta剪枝的情况下,修剪博弈树的算法通常依赖于一个零和;在投机剪枝等多人剪枝算法的情况下,则依赖于常和博弈.虽然现有算法可以对非零和博弈进行剪枝,但剪枝的有效性远远低于对常 ...
【机器学习】树的剪枝策略
剪枝决策树剪枝分前剪枝(预剪枝)和后剪枝两种形式. 决策树为什么(WHY)要剪枝?原因是避免决策树过拟合(Overfitting)样本.前面的算法生成的决策树非常详细并且庞大,每个属性都被详细地加以 ...
博弈对抗游戏AI的技术方法的一些总结和思考
目录一.总体概况 1.博弈类型和算法 1)团队博弈 2)有限零和博弈 3) CFR系列算法 4)NFSP系列算法 2.不同的决策方式二.不同游戏AI的简单介绍 1.棋盘游戏AI 2.纸牌游戏AI ...
博弈决策---蒙特卡洛搜索过程（一）：原理
一.简介蒙特卡洛树搜索(简称 MCTS)最早兴起于上个世纪五十年代左右,从统计实验中衍生而来,在博弈决策中发挥了巨大的作用.当博弈序列较长,动作空间大时,往往会使博弈树非常巨大,导致使用蒙特卡洛树搜 ...
零和博弈-极大极小搜索Alpha-Beta剪枝（井字游戏）
零和博弈概念二人利益对立完备信息博弈过程,在我们分析表达中就是对一个过程进行按规定双方交替操作,每次操作即搜索时选择对自己有利的情况(获益选最大,损失选最小),借助的数据结构自然是树.博弈树中每一层 ...

博弈树中关于α-β剪枝树要点

一，α-β剪枝树搜索方法：深度优先（DFS），一般从博弈树最左边开始一直搜索到最右边。

博弈树中关于α-β剪枝树要点相关推荐

最新文章

热门文章