36、游戏中的人工智能：算法与应用

游戏中的人工智能：算法与应用

在人工智能的发展历程中，游戏一直是重要的试验场。本文将深入探讨游戏中常用的人工智能算法，包括Minimax、Alpha - Beta及其增强算法，以及蒙特卡罗搜索方法等。

1. 引言

游戏在人工智能领域扮演着果蝇的角色，是技术的绝佳试验场。对于完全可观察且局势能被有效近似评估的情况，基于Alpha - Beta方法的技术表现强大，例如国际象棋，通过为棋子赋予点数就能进行简单有效的评估。蒙特卡罗方法在部分可观察情况以及局势难以评估时发挥重要作用。此外，一些用于谜题的方法在工业应用中也十分有效，逆向分析可精确解决各种问题，而视频游戏相关工具在军事应用中也有一定的适用性。

2. Minimax、Alpha - Beta及其增强算法

2.1 Minimax算法

Minimax是用于交替移动的两人零和游戏的树搜索算法。它假设在固定深度下，位置可以通过评估函数进行评估。友好玩家试图达到评估值最大的位置，而对手则试图达到评估值最小的位置。在友好节点上，Minimax值是子节点Minimax值的最大值；在对抗节点上，Minimax值是子节点Minimax值的最小值。对于分支因子为b、深度为d的树，Minimax需要访问$b^d$个节点。

2.2 Alpha - Beta算法

Alpha - Beta（AB）通过访问比Minimax更少的节点来计算根节点的Minimax值。对于每个节点，AB计算一个AB值v，并使用α和β两个值来界定v所在的区间。友好玩家旨在最大化v，对手旨在最小化v。α是友好玩家确保能获得的最小AB值，β是对手确保能获得的最大AB值。在友好节点上，AB递归调用