• 极大极小搜索思想+(α/β)减枝 【转自-----https://blog.csdn.net/hzk_cpp/article/details/79275772】


    极大极小搜索,即minimax搜索算法,专门用来做博弈论的问题的暴力.

    多被称为对抗搜索算法.

    这个搜索算法的基本思想就是分两层,一层是先手,记为a,还有一层是后手,记为b.

    这个搜索是认为这a与b的利益关系是对立的,即假设a要是分数更大,b就要是分数更小.

    而且这两个人都是用最优策略.

    对,就是这样.

    假设我们现在有一道题,给出一串数列,有两个选手按顺序选数,也就是一个选手选了ai,接下来另一个选手就必须选ai后面的任意一个数,然后每个选手选的数的累加和即为选手的分数,求先手比后手最多多几分.(两个选手都会选择最优策略)

    保证序列里所有的数为正数.

    那么我们可以设计一个算法:

    先手的框架为:枚举上一次另一个选手选的数字后面开始选,取最大值.

    后手的框架为:枚举上一次另一个选手选的数字后面开始选,取最小值.

    即:

     1 int dfsb(int k){
     2   int minn=1000000000;
     3   for (int i=k;i<=n;i++)      //枚举接下来的要取的数 
     4     minn=min(minn,dfsa(i+1)-a[i]);      //搜索接下来对b最优的结果,也就是分数最小 
     5   minn=min(minn,0);      //考虑不取的情况 
     6   return minn;      //返回最优策略的得分 
     7 }
     8 int dfsa(int k){
     9   int maxx=-1000000000;
    10   for (int i=k;i<=n;i++)      //枚举接下来的要取的数
    11     maxx=max(maxx,a[i]+dfsb(i+1));      //搜索接下来对a最优的结果,也就是分数最大 
    12   maxx=max(maxx,0);      //考虑不取的情况 
    13   return maxx;      //返回最优策略的得分 
    14 }

    接下来是一个对于对抗搜索的最佳搭档——alpha-beta优化.

    这个优化的思想很简单,即对于a来说,需要的是最大值,而下面的b取得是最小值.

    而接下来如果b的已求出的最小值比a的已求出的最大值小,还有必要继续搜吗?

    同样的,对于b来说,需要的是最小值,而下面的b取得是最大值.

    于是这就是alpha-beta剪枝.

    具体实现如下:

     1 int dfsb(int k,int maxx){      //多传一个maxx值表示上一层已经求出的最大值 
     2   int minn=1000000000;
     3   for (int i=k;i<=n;i++) {      //枚举接下来的要取的数 
     4     minn=min(minn,dfsa(i+1,minn)-a[i]);      //搜索接下来对b最优的结果,也就是分数最小 
     5     if (minn<maxx) return;      //alpha-beta优化 
     6   }
     7   minn=min(minn,0);      //考虑不取的情况 
     8   return minn;      //返回最优策略的得分 
     9 }
    10 int dfsa(int k,int minn){      //多传一个minn值表示上一层已经求出的最小值 
    11   int maxx=-1000000000;
    12   for (int i=k;i<=n;i++) {      //枚举接下来的要取的数
    13     maxx=max(maxx,a[i]+dfsb(i+1,maxx));      //搜索接下来对a最优的结果,也就是分数最大 
    14     if (maxx>minn) return;      //alpha-beta优化 
    15   }
    16   maxx=max(maxx,0);      //考虑不取的情况 
    17   return maxx;      //返回最优策略的得分 
    18 }

     3 维基百科的伪码

    如此的简洁~~~~~~

     1 function alphabeta(node, depth, α, β, Player)         
     2     if  depth = 0 or node is a terminal node
     3         return the heuristic value of node
     4     if  Player = MaxPlayer // 极大节点
     5         for each child of node // 极小节点
     6             α := max(α, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player) ))   
     7             if β ≤ α // 该极大节点的值>=α>=β,该极大节点后面的搜索到的值肯定会大于β,因此不会被其上层的极小节点所选用了。对于根节点,β为正无穷
     8                 break                             (* Beta cut-off *)
     9         return α
    10     else // 极小节点
    11         for each child of node // 极大节点
    12             β := min(β, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player) )) // 极小节点
    13             if β ≤ α // 该极大节点的值<=β<=α,该极小节点后面的搜索到的值肯定会小于α,因此不会被其上层的极大节点所选用了。对于根节点,α为负无穷
    14                 break                             (* Alpha cut-off *)
    15         return β 
    16 (* Initial call *)
    17 alphabeta(origin, depth, -infinity, +infinity, MaxPlayer)
    抓住青春的尾巴。。。
  • 相关阅读:
    vue-常用指令汇总
    vue-插槽和具名插槽
    vue-传值校验
    vue-动态组件
    vue-组件
    zend studio 快捷键收集
    php调试工具firephp
    zend studio插件
    MySQL各个版本区别
    PHP 中 Date 函数与实际时间相差8小时的解决方法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xidian-mao/p/9304119.html
Copyright © 2020-2023  润新知