第1关：AlphaBeta剪枝算法求解博弈树最优选择

最新推荐文章于 2025-02-16 11:31:55 发布
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分类专栏： educoder人工智能答案 文章标签： 算法 剪枝 python
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本文介绍如何运用AlphaBeta剪枝算法解决博弈树的最优值问题。通过理解博弈树的输入数据格式，建立博弈树并利用递归实现AlphaBeta剪枝算法，以最小化最大值或最大化最小值的方式找到最优决策。文章提供了算法原理、问题求解思路以及编程要求，包括相关函数的实现细节。

任务描述

本关任务：学习人工智能博弈算法中的 AlphaBeta 剪枝技巧，并基于 MinMax 算法编程实现如下图博弈树最优值问题的求解。

 

博弈树的输入形式为字符串：[A, [B, (E, 3), (F, 12), (G, 8)], [C, (H, 2), (I, 4), (J, 6)], [D, (K, 14), (L, 5), (M, 2)]]，其中 [] 里的第一项为结点名称，后面的 [] 或 () 为子结点，而 () 里边则为叶子结点名称及其值。通过 Python 中的 ast.literal_eval 模块可以将该字符串数据解析为数据在 Python 数据类型里本应该存在的形式，在本例子中即为列表和元组，使用方法可见文件目录中的 testAlphaBeta.py 文件。

学员需要将列表和元组组成的数据构建成一棵如上图所示的博弈树，然后求解最优值，该博弈树的根结点为 Max 层，上图所示的最优结点为 B ，最优值为 3 。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：1. alpha-beta 剪枝原理，2.问题求解思路。

alpha-beta 剪枝原理

极小极大值算法必须检查博弈树的全部结点，也就是游戏的全部状态，显然，搜索时间是指数级增长的。虽然我们无法消除指数级的运算规模，但是可以通过一些剪枝策略有效地将其减半，换言之，可能不需要遍历博弈树中每一个结点就

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AlphaBeta剪枝算法求解博弈树最优选择
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算法学习（二）——Alpha-Beta剪枝算法
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参考：https://blog.youkuaiyun.com/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
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======================================================================== MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : fir ======================================================================== AppWizard has created this fir application for you. This application not only demonstrates the basics of using the Microsoft Foundation classes but is also a starting point for writing your application. This file contains a summary of what you will find in each of the files that make up your fir application. fir.dsp This file (the project file) contains information at the project level and is used to build a single project or subproject. Other users can share the project (.dsp) file, but they should export the makefiles locally. fir.h This is the main header file for the application. It includes other project specific headers (including Resource.h) and declares the CFirApp application class. fir.cpp This is the main application source file that contains the application class CFirApp. fir.rc This is a listing of all of the Microsoft Windows resources that the program uses. It includes the icons, bitmaps, and cursors that are stored in the RES subdirectory. This file can be directly edited in Microsoft Visual C++. fir.clw This file contains information used by ClassWizard to edit existing classes or add new classes. ClassWizard also uses this file to store information needed to create and edit message maps and dialog data maps and to create prototype member functions. res\fir.ico This is an icon file, which is used as the application's icon. This icon is included by the main resource file fir.rc. res\fir.rc2 This file contains resources that are not edited by Microsoft Visual C++. You should place all resources not editable by the resource editor in this file. ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// For the main frame window: MainFrm.h, MainFrm.cpp These files contain the frame class CMainFrame, which is derived from CFrameWnd and controls all SDI frame features. ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// AppWizard creates one document type and one view: firDoc.h, firDoc.cpp - the document These files contain your CFirDoc class. Edit these files to add your special document data and to implement file saving and loading (via CFirDoc::Serialize). firView.h, firView.cpp - the view of the document These files contain your CFirView class. CFirView objects are used to view CFirDoc objects. ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Other standard files: StdAfx.h, StdAfx.cpp These files are used to build a precompiled header (PCH) file named fir.pch and a precompiled types file named StdAfx.obj. Resource.h This is the standard header file, which defines new resource IDs. Microsoft Visual C++ reads and updates this file. ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Other notes: AppWizard uses "TODO:" to indicate parts of the source code you should add to or customize. If your application uses MFC in a shared DLL, and your application is in a language other than the operating system's current language, you will need to copy the corresponding localized resources MFC42XXX.DLL from the Microsoft Visual C++ CD-ROM onto the system or system32 directory, and rename it to be MFCLOC.DLL. ("XXX" stands for the language abbreviation. For example, MFC42DEU.DLL contains resources translated to German.) If you don't do this, some of the UI elements of your application will remain in the language of the operating system. /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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）
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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.youkuaiyun.com/m0_38106923/article/details/93347117
【Alpha-beta剪枝算法】
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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。
Python中的Alpha-Beta剪枝算法：优化博弈树搜索
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本文介绍了Alpha-Beta剪枝算法的原理及其在Python中的实现。该算法可以在博弈树搜索中优化搜索性能，减少搜索的时间复杂度，提高程序的效率。在博弈类游戏的开发中，使用Alpha-Beta剪枝算法可以帮助实现更智能、更高效的决策系统。希望本文能对读者理解和应用Alpha-Beta剪枝算法有所帮助。alpha-beta六子棋实现。
Alpha-Beta剪枝算法
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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： ...
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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...
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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。
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RuizhiHe
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1. 前言 前文：极小化极大（Minimax）算法原理 极小化极大算法在完全信息零和博弈中，基于己方努力使得在N步后优势最大化（即评估函数输出值最大化）和对方努力使得N步后己方优势最小化这两个出发点，构建决策树。在决策树上通过这两个出发点的内在逻辑进行搜索，最后给出行动策略。 显然，极小化极大算法需要展开整个决策树，对于局面复杂的问题，其搜索空间将会非常大。 同时，我们可以清晰地看到有部分节点是否被搜索不会影响最后的结果，因此，无需展开此类节点以及计算此类节点的子节点的估值。 通过上述方法，可节省算法的搜索
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