Minimax与Alpha-beta修剪，得到结果

我遵循维基百科文章上的pseducode，我认为我得到了它的工作。但是，它会返回分数，而当我想知道我想要做什么时，这并不完全有帮助。Minimax与Alpha-beta修剪，得到结果

我试过我认为会是最好的举动的一种方式，但我认为它并没有像我实际尝试对抗它时那样工作（国际象棋），AI使得有一定程度的延迟3.

级这里是我的功能：

public static function alphaBeta(node, depth, alph, beta, team, tellTheMove:Boolean = false):* { 
     var pointer:ChessMove; 
     if (depth == 0) { 
      return scoreOf(node); 
     } 
     var childrenOf:Vector.<ChessMove > = returnPossibleMoves(node,team); 
     if (childrenOf.length == 0) { 
      return scoreOf(node); 
     } 
     if (team == 0) { 
      for (var i in childrenOf) { 
       var that:Number = alphaBeta(childrenOf[i],depth - 1,alph,beta,1); 
       if(tellTheMove){ 
       } 
       if (that > alph) { 
        alph = that; 
        if(tellTheMove){ 
         pointer = childrenOf[i]; 
        } 
       } 
       if (beta <= alph) { 
        break; 
       } 
      } 
      if(tellTheMove){ 
       return pointer; //Returns the move that's score last exceeded alpha. 
      } 
      return alph; 
     } else { 
      for (var j in childrenOf) { 
       var that2:Number = alphaBeta(childrenOf[j],depth - 1,alph,beta,0); 
       if (that2 < beta) { 
        beta = that2; 
       } 
       if (beta <= alph) { 
        break; 
       } 
      } 
      return beta; 
     } 
    }

来源

2011-10-26 apscience

深度3是对于像国际象棋的问题很少。在这个深度，大部分力量取决于你的最终评估功能。这种评估功能很难做到可以有效预测电路板的价值。

尝试更简单的东西，可以在更低的深度有效解决。 Tic-Tac-Toe是Min-Max第一次尝试的非常好的游戏。这是因为最终的结果是众所周知的。如果你正确地使用了算法，那么你根本无法击败它。如果你使用Tic-Tac-Toe并且算法失效，那么你知道你有一个错误。

还要注意的是，在某些情况下，最小 - 最大发挥最佳效果，但仍会看起来迟钝到人类的对手。例如，如果没有获胜的机会，Min-Max将开始随机播放，并进行非常愚蠢的动作。事实就是如此，因为Min-Max希望对手也能发挥完美，而人类通常不会这么做。有一些简单的变化可以通过算法来改变这种行为，并且在这种情况下min-max播放“延迟较小”。

来源

2011-10-26 08:05:39 LiKao

我想补充一点，如果评估函数非常简单（仅用于材质），而且没有静止搜索，则在大多数位置，所有移动都会返回相同的分数，而Minimax将无法创建选择。在这种情况下，将使用搜索到的第一步。 –

谢谢！我试过tic tac脚趾，它工作正常。我会努力改进我的评估功能。 – apscience

也尝试获得更高的深度。如果你使用alpha-beta修剪，你已经检查过的所有路径都会告诉你哪些路径可以修剪，哪些路径仍然需要扩展。所以如果你按照错误的顺序展开路径，你仍然需要展开几乎整个树。如果你先采取最好的路径，那么你的修剪将更加有效，因为那时大部分的树都不会被扩展。使用这个事实的通常方法是首先根据一些（快速）启发式对扩展前的可能移动进行排序。这可以在相同的计算时间内导致更大的深度。 – LiKao

Minimax与Alpha-beta修剪，得到结果

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