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最小最大算法 Alpha-Beta 剪枝 人工智能中的最小最大算法 最小最大算法是一种递归或回溯算法，用于决策和博弈论。它为玩家提供最佳走法，假设对手也发挥最佳。最小最大算法使用递归来搜索游戏树。 最小最大算法主要用于人工智能中的游戏，如国际象棋、跳棋、井字游戏、围棋和各种双人游戏。该算法计算当前状态的最小最大决策。在这个算法中，两个玩家玩游戏，一个称为 MAX，另一个称为 MIN。两个玩家都进行战斗，因为对手玩家获得最小利益，而他们获得最大利益。游戏的两个玩家都是对方的对手，其中 MAX 将选择最大值，而 MIN 将选择最小值。最小最大算法执行深度优先搜索算法来探索完整的游戏树。极小最大算法一直进行到树的终端节点，然后以递归的方式回溯树。 极小最大算法的工作原理 可以用一个例子轻松描述极小最大算法的工作原理。下面我们举一个代表双人游戏的游戏树的例子。在这个例子中，有两个玩家，一个叫做最大化者，另一个叫做最小化者。最大化者将尝试获得最高可能的分数，而最小化者将尝试获得最低可能的分数。该算法应用 DFS，因此在这个游戏树中，我们必须一直穿过叶子才能到达终端节点。在终端节点，给出了终端值，因此我们将比较这些值并回溯树，直到初始状态发生。 Alpha-beta 剪枝 Alpha-beta 剪枝是极小最大算法的修改版本。它是极小最大算法的一种优化技术。正如我们在极小最大搜索算法中看到的那样，它必须检查的游戏状态数量在树的深度上呈指数增长。由于我们无法消除指数，但可以将其减半。因此，有一种技术可以计算出正确的极小极大决策，而无需检查博弈树的每个节点，这种技术称为剪枝。这涉及两个阈值参数 Alpha 和 beta，用于未来扩展，因此称为 alpha-beta 剪枝。它也被称为 Alpha-Beta 算法。
人工智能主题：• Mini-Max 算法 • Alpha-Bet
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