博弈论负极大值算法

下面这篇文章承接上文，人工智能，博弈论

一个局面对红方的优势为X，那么对于黑方的优势就是-X；一个局面对红方的优势为-X，对黑方的优势就是X。在负极大值搜索算法中，没有了极小点，只有极大点。需要注意的是，局面对一方的优势转化为另一方的优势时需要加负号。局面估计区间是一个关于0点对称的区间:

[-MaxValue,MaxValue].需要注意的是，为了能使负极大值搜索算法得到正确的评价，必须修改局面评估函数的返回值，原来在极大极小搜索算法中始终返回的是红方的优势，现在要改为当前走棋方的优势。

负极大值搜索算法：

输入：搜索深度

输出：节点的最佳走法，及对应的最佳估值

函数形式：int negaMaxSearch(int depth)

初始化最优值best=负无穷大 //都是极大点

如果depth小于等于0

调用评估函数，并将结果赋给value

返回value值

否则

生成当前所有合法的走法

对于每一步走法

执行走法

value= -negaMaxSearch(depth-1) //注意函数之前有负号

撤销走法

如果 value> best

best=value

如果 depth == Max_Depth

bestMove=mv

返回best //返回某个搜索分支的最优评估值

评估函数的算法:

输入：棋局

输出：局面对当前走方的优势

rValue:红方的优势总和

bValue：黑方的优势总和

分别进行评估，具体问题具体设计，获得rValue和bValue的值

如果当前局面是红方走棋

return rValue-bValue;

否则

return bValue-rValue;

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