【翻译】基于Alpha-Beta剪枝的极小极大方法

最新推荐文章于 2025-02-16 11:31:55 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： Alpha Beta 剪枝算法

【翻译】基于Alpha-Beta剪枝的极小极大方法（翻译中…请持续关注）


本文翻译自这篇文章，详情请参考这里。
  Min-Max算法是在一个二人对战的游戏中找到一种最优的着法。α-β修剪是寻找最优MIN-MAX解的一种方法，同时避免搜索更多的没有意义的搜索子树。在一个两人游戏的搜索树中，有两种节点，代表你的着法的节点和代表你对手着法的节点。在本文中，你的着法表示为正方形方框，也可以是三角形（上三角或者下三角）。具体表示图形如下图：

数据结构与算法之Alpha-Beta剪枝
weixin_47225948的博客
09-19 3817
数据结构与算法之Alpha-Beta剪枝
暑假实训一：基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI实现
梦独吟
07-17 4291
基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI实现 1、实训目标 通过设计和开发移动应用产品，学习和掌握以下方法和技术 项目分析及解决思路 产品原型设计 产品界面设计 Java高级编程 极小极大值算法学习及应用 Alpha-Beta剪枝算法学习及应用 2、实训模块 1.棋盘绘制 绘制五子棋棋盘 2.五子棋的人人对弈实现 实现双方手动下五子棋，定义下棋...
Alpha-Beta剪枝算法
asdfghjkl978564的博客
05-04 635
最近做了一个中国象棋项目，其中用到了Alpha-Beta剪枝算法，在此做个记录。 Alpha-Beta剪枝算法是一种传统的搜索算法,它在博弈算法中有着非常广泛的运用,它大大减少了相同搜索深度下的计算量。 Alpha-Beta剪枝算法是由最大值和最小值算法得来的，该算法是一个0总和算法，即一方要在可选的情况下使其优势最大化，使对手优势最小化，而开始的时候为0. example： ...
alpha-beta剪枝讲解
09-11
这个是我们老师在上课时对alpha-beta剪枝的解释，个人觉得比较容易理解，因为在博客中无法上传视频，所以只能上传为资源了．对于这个视频我有相应的博客解释．
Alpha-Beta 剪枝
热门推荐
m0_61033277的博客
11-11 1万+
Minimax$ 算法又叫极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。1在局面确定的双人对弈里，常进行对抗搜索，构建一棵每个节点都为一个确定状态的搜索树。奇数层为己方先手，偶数层为对方先手。搜索树上每个叶子节点都会被赋予一个估值，估值越大代表我方赢面越大。我方追求更大的赢面，而对方会设法降低我方的赢面，体现在搜索树上就是，奇数层节点（我方节点）总是会选择赢面最大的子节点状态，而偶数层（对方节点）总是会选择我方赢面最小的的子节点状态。
简单的alpha-beta剪枝算法
12-02
比较简单的alpha-beta剪枝算法，帮助理解，代码中的树需要自己构造
极大极小值搜索-基于alpha-beta剪枝算法的AI五子棋人机博弈游戏python源码.zip
10-07
基于alpha-beta剪枝算法的AI五子棋人机博弈游戏python源码.zip极大极小值搜索-基于alpha-beta剪枝算法的AI五子棋人机博弈游戏python源码.zip极大极小值搜索-基于alpha-beta剪枝算法的AI五子棋人机博弈游戏python源码...
基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI实现
05-19
【作品名称】：基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI实现 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： ...
Java开发基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI游戏源码+项目说明.zip
12-29
Java开发基于Alpha-Beta剪枝极大极小博弈算法的五子棋AI游戏源码+项目说明.zip 程序设计分析 在开始编写程序之前，我们应该先要对五子棋游戏要做的事进行剖析，明确设计任务，功能要求等等。通过程序要实现的功能，...
基于α-β剪枝（Alpha-beta-pruning）的极小极大算法实现的井字棋游戏源码+项目说明.zip
02-21
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！...基于α-β剪枝（Alpha-beta-pruning）的极小极大算法（Minimax-algorithm）实现的井字棋（一字棋、tic-tac-toe）游戏源码+项目说明.zip
一篇讲alpha-beta 剪枝及其算法分析的论文
05-04
这是一篇讲alpha-beta 剪枝及其算法分析的英文论文，在我的博客上有其中文摘要。这篇论文在描述alpha-beta 剪枝之余又对其进行了详细地复杂度分析，是很少见的。
人工智能下五子棋（基于博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索算法）
06-23
人工智能下五子棋（基于博弈树极大极小值alpha-beta剪枝搜索算法），代码解析链接参见网址：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/93347117
算法——Alpha-Beta剪枝搜索
最新发布
oopxiajun博客专栏
02-16 3064
（1）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；（2）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。（3）在对博弈树（博弈树是指由于动态博弈参与者的行动有先后次序,因此可以依次将参与者的行动展开成一个树状图形。）采取深度优先的搜索策略时，从左路分枝的叶节点倒推得到某一层MAX节点的值，可表示到此为止得以“落实”的着法最佳值，记为α。（4）显然此值可作为MAX方着法指标的下界。
【Alpha-beta剪枝算法】
m0_63436521的博客
08-03 1006
它的效果取决于博弈树的结构和节点评估函数的准确性。在搜索过程中，当某个节点的值已经超出alpha到beta的范围时，就可以剪去该节点的搜索分支，因为它不会影响到父节点的选择。Alpha-beta剪枝算法的时间复杂度是O(b^(d/2))，其中b是每个节点的平均分支因子，d是博弈树的深度。它通过剪去不必要的搜索分支，从而减少搜索的复杂性，提高搜索效率。然而，它的效果受到博弈树结构和节点评估函数的影响，需要在搜索效率和解的准确性之间进行权衡。它通过剪去不必要的搜索分支，从而减少搜索的复杂性，提高搜索效率。
α-β剪枝算法
m0_74766888的博客
04-28 5515
α-β剪枝的原理和过程
Alpha-beta 剪枝算法简介
m0_37591905的博客
10-16 6895
Alpha-beta 剪枝算法可以认为是 minimax 算法的一种改进，在实际的问题中，需要搜索的状态数量将会非常庞大，利用 alpha-beta 剪枝算法可以去除一些不必要的搜索。 关于 alpha-beta 算法的具体解释可以看这篇文章 Minimax with Alpha Beta Pruning。我们在前文中考虑的那张图就来自这篇文章，之后我们会用 alpha-beta 剪枝算法来改进之...
算法学习（二）——Alpha-Beta剪枝算法
星之所望的博客
12-29 1232
参考：https://blog.csdn.net/weixin_42192933/article/details/105873866 剪枝流程 这里以流程图来表述 图中红 线 \textcolor{Red}{红线}红线代表被剪枝的部分,蓝 线 \textcolor{Blue}{蓝线}蓝线代表流程,正方形代表maximum,圆形代表minimum 剪枝算法内部旨在求α \alphaα的下界极大值,β \betaβ的上界极小值 讨 论 \textcolor{Red}{讨论}讨论: \qquad流程5与流程
alpha-beta剪枝
思维缜密的博客
08-23 1567
井字棋（tic-tac-toe）经过旋转，翻转操作进行去重后，有91个局面X赢有44个局面O赢有3个局面平局。
Alpha-Beta剪枝(Alpha Beta Pruning)
专栏
05-11 1808
https://blog.csdn.net/tangchenyi/article/details/22925957
Java五子棋项目：运用极大极小搜索与alpha-beta剪枝技术
在极大极小搜索过程中，为了减少需要评估的节点数量，提高搜索效率，会使用Alpha-Beta剪枝技术。该技术可以有效地剪掉那些不可能改变最终决策的分支，因此大大减少了搜索空间，并加速了算法的运行。 6. 防守与禁手...
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