alpha-beta-pruning

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11x11 보드로 Tic Tac Toe 게임을 만들기로 결정했습니다. 우승 조건은 5 셀 X 또는 O 연속 (세로, 가로 또는 대각선) 또는 보드가 꽉 찬 경우입니다 , 즉 이동이 불가능합니다. 저는 미니 맥 알고리즘을 사용하여 보드에서 최상의 움직임을 찾는 AI 상대방을 만듭니다. (알파 - 베타 가지 치기와) 최소 최대의 의사 코드는 다음과 같다 : f

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몬테카를로 나무 수색 : 2 명의 선수 게임을위한 나무 정책

나는 MCTS "나무 정책"가 어떻게에 관하여 실행되는지 조금 혼란 스럽다. 나가 읽는 각 종이 또는 기사는 현재 게임 국가 (MCTS teminology에서 대략 움직이는 것을위한 뿌리)에서 나무의 아래에가는에 대해서 이야기한다. 내 질문은 내가 MIN 플레이어 레벨에있을 때 (내가 MAX 플레이어라고 가정 할 때) 어떻게 최고의 아이를 선택 하는가이다.

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간단한 게임 추가를위한 Negamax

나는 간단한 액티비티에 대해 negamax를 구현하려고합니다. 총 21 점을 얻는 플레이어. 3. 아니에요 컴퓨터가 쉽게 0 모드로 총 합동하게 수를 추가하여 승리해야하므로 https://en.wikipedia.org/wiki/Negamax#Negamax_base_algorithm이 인간의 선수가 먼저 이동 : 여기 의사 코드를 사용하고 동적 이동 생성을

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클론과 함께 알파 베타 잘라 내기 Java

othello 게임에서 인공 지능의 다음 이동을 시뮬레이트하고 싶지만 다음 이동을 반환하는 대신 복제본을 시뮬레이트하는 대신 원본 보드에서 모든 이동을 수행합니다. 게임이 끝납니다. public class GameState implements Cloneable{ private Node[][] board; // Game board private i

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svg 모양의 편집 텍스트를 추가하는 방법

Alphabeta 가지 치기를위한 게임 트리를 만들고 있는데 svg를 사용하여 트리를 만들었지 만 지금은 편집 가능한 텍스트를 트리에 추가하고 입력 된 값을 계산에 사용할 수있게하려고합니다. 내 계산에 입력 된 값을 사용하십시오. 아무도 나를 도와 줄 수 없습니까? html, body { background: #EEE; } svg {

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알파 베타 검색에서 예기치 않은 경로 의존성이 있습니까?

저는 Norse tafl 보드 게임 패밀리 (project here, source file at issue here)의 인공 지능을 작성하고 있습니다. 그들은 체스 AI에 대한 지식을 폭넓게 사용하여 여기에 적용 할 수 있습니다. 문제의 변형은 방사형 대칭 시작 위치를 가진 7x7 보드에서 재생됩니다. 흰색은 가운데에서 시작하고 검정색은 가장자리에서 시작합

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알파 베타 프 루닝으로 반복 심화를 구현하는 방법

점과 박스를 재생하는 프로그램을 작성 중이며 반복 심화 체계에서 휴리스틱 값을 기반으로 알파 베타에서 고려한 동작을 정렬하여 시간 효율성을 높이고 싶습니다. 본질적으로, 나는 검색 트리에 들어가서 각 반복마다 깊이를 증가시키고 alphaBeta로 각 노드를 평가하려고합니다. 각각의 연속 반복에서 노드를 고려하는 순서는 이전 반복의 노드의 경험적 값에 의해

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이 의사 코드를 변경하여 돌아 가기 move

이 수정 된 의사 코드를 다시 작성하여 점수뿐만 아니라 이동을 반환 할 수 있습니까? 발견 된 here. 이는 Minimax 알고리즘의 최적화 된 버전 인 Alpha-Beta 알고리즘이며 Tic-Tac-Toe과 같은 완벽한 정보 게임에서 최적의 이동을 찾는 데 사용됩니다. function alphabeta(node, α, β, maximizingPlayer

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알파벳순을 사용하여 최선의 움직임을 찾으십시오. TicTacToe

점수와 최고의 이동을 찾으려 고 시도합니다. 나는 게임의 점수를 올바르게 되돌려 놓기 위해 나의 프로그램을 얻었지만, 나는 또한 그것을 돌려 주길 원한다. 어떻게하면 내 코드를 바꿀 수 있습니까? this 및 this과 유사합니다. 내 실패한 코드 here을보고, 게임이 끝나면 None이 반환되어 대신 이동해야합니다. def alphabeta(game_st

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alpha-beta pruning은 minimax를 사용하여 내 솔루션에서 무작위성을 제거합니까?

기존 구현 : minimax로 구현 한 Tic-Tac-Toe에서는 최상의 결과를 얻을 수있는 상자를 모두 찾아 무작위로 1 개를 선택하므로 매번 동일한 솔루션이 표시되지 않습니다 . 예 : 반환 된 목록이 [1, 0, 1, -1]이면 어느 시점에서 두 개의 가장 높은 값 사이에서 무작위로 선택합니다. 알파 - 베타 가지 치기에 대한 질문 : 내가 알고리즘은