五子棋

博客围绕五子棋算法优化展开,指出五子棋搜索空间大,需进行剪枝,alphabeta不够,历史启发很重要。还提及开局问题、启发搜索、增量式评估等优化点,包括代码改写、评估函数参数调整等,强调评估函数要快,搜索深度代表聪明程度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

小结
    五子棋的搜索空间其实很大。。。
    所以,剪枝是一定要做的,alphabeta是不够的,历史启发是超强的

展望
    开局问题
    启发搜索
    增量式评估(最重要)
    代码优化

    
展望×展望
    全部用obfuscated c改写 (目前是正规的不能再正规的c++和MFC)
    评估函数的参数调整(ANN?)
    开发接口
    随机因素增加



乱想
    对于五子棋这种相对容易评估的棋类,搜索深度基本就代表了聪明程度,评估函数不能太复杂,越快越好



评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值