alpha版与beta版

alpha表明发行包含大量未被彻底测试的新代码。已知的缺陷应该在新闻小节被记录。在大多数alpha版本中也有新的命令和扩展。alpha版本也可能有主要代码更改等开发。但我们在发布前一定对其进行测试。

 

· beta意味着该版本功能是完整的,并且所有的新代码被测试了,没有增加重要的新特征,应该没有已知的缺陷。当alpha版本至少一个月没有出现报导的致命漏洞,并且没有计划增加导致已经实施的功能不稳定的新功能时,版本则从alpha版变为beta版。

### 简化的 Alpha-Beta 剪枝算法介绍 Alpha-Beta剪枝是一种优化技术,用于减少极小化极大算法中的搜索量。该方法通过在构建和评估决策树的过程中引入两个界限——AlphaBeta 来实现这一目标。Alpha 表示当前路径上的最高分,而 Beta 则表示最低分。 当某个分支的结果不会影响最终决定时,则可以跳过对该分支其余部分的探索。具体来说: - 如果在一个最大化层面上发现了一个比已知最佳最小值还要差的选择(即大于等于Beta),就可以停止进一步考察这条路线; - 同样地,在最小化层面如果遇到一个小于等于Alpha的情况也可以提前终止计算[^1]。 这种策略不仅提高了效率而且保持了原有的准确性,因为被裁减掉的部分无论如何都不会改变最优解的位置。 ### Python 实现简化的 Alpha-Beta 剪枝算法 下面是一个简单的例子来展示如何用Python编写一个基本版本Alpha-Beta剪枝函数: ```python def alpha_beta_search(state, depth, alpha, beta, maximizing_player): if depth == 0 or is_terminal_state(state): # 终止条件:达到最大深度或状态结束 return evaluate_state(state) if maximizing_player: max_eval = float('-inf') for child in get_children_states(state): eval = alpha_beta_search(child, depth - 1, alpha, beta, False) max_eval = max(max_eval, eval) alpha = max(alpha, eval) if beta <= alpha: # Alpha剪枝发生在这里 break return max_eval else: min_eval = float('inf') for child in get_children_states(state): eval = alpha_beta_search(child, depth - 1, alpha, beta, True) min_eval = min(min_eval, eval) beta = min(beta, eval) if beta <= alpha: # Beta剪枝发生在这里 break return min_eval ``` 此代码片段定义了一个递归函数`alpha_beta_search()`,它接受游戏的状态作为输入参数,并返回给定状态下玩家的最佳得分估计。这里假设存在辅助函数 `is_terminal_state()`, `evaluate_state()`, 和 `get_children_states()` 分别用来判断是否到达终端节点、评价当前局势以及获取子节点列表。
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