4、游戏AI中的树搜索算法全解析

游戏AI中的树搜索算法全解析

在计算机科学与游戏AI领域，树搜索算法是解决诸多决策问题的关键工具。通过对不同类型游戏的分析，我们可以发现树搜索算法在其中发挥着重要作用。

1. 游戏分类

树搜索算法主要适用于回合制游戏，在每回合有离散的选择。我们可以根据确定性和信息透明度对棋盘和纸牌游戏进行分类：
| | 确定性 | 非确定性 |
| — | — | — |
| 完全信息 | 围棋、国际象棋 | 西洋双陆棋 |
| 隐藏信息 | 海战棋、陆军棋 | 扑克、拼字游戏 |

在本文中，我们主要聚焦于确定性、完全信息的游戏。在这类游戏中，理论上每一步都有最优解，但像国际象棋和围棋这样的游戏，由于可能性众多，即使计算机也难以计算到最后。

2. 极小极大搜索算法

极小极大搜索算法（Minimax Search）是一种在游戏中预测对手行动的策略。以井字棋为例，该算法的核心是假设对手和你一样聪明，你要最大化自己的得分，而对手则试图最小化你的得分。

以下是一些相关的代码实现：

# 寻找立即获胜的走法
def find_winning_move(game_state, next_player):
    for candidate_move in game_state.legal_moves(next_player):
        next_state = game_state.apply_move(candidate_move)
        if next_state.is_over() and next_s