minimax

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Alpha/Beta가 내 MiniMax 알고리즘에 영향을주지 않는 이유는 무엇입니까?

먼저 약간 틀린 제목에 대해 유감스럽게 생각합니다. 나는 30 단어 길이로하고 싶지 않았습니다. 내가 구현 한 알파/베타 프 루닝은 TicTacToe 게임에 적용했을 때 평가 량을 크게 줄였습니다. 아래에서 직접 확인하십시오. 평가 계수의 각 쌍은 입력과 동일한 게임 상태로 측정됩니다. 내가 작업했습니다 신경망을 재생 체커에 가지 치기를 구현하고자 할 때

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Minimax가 최적으로 실행되지 않음

알파 베타 제거 기능이있는 tic tac 발가락에 대한 minimax 알고리즘을 작성했지만 (문제가 있었지만 이전에는 문제가 없었을 수 있음) 항상 최적의 이동을 선택하지는 않습니다 (예 : 승리). 그러나, 그것은 당신이 이길 수있는 방법을 여전히 차단할 것입니다. 예 : Do you want to go first (y/n)? n Going in: 2,

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Tic-Tac-Toe의 Minimax가 올바른 값을 반환하지 않음

Tic-Tac-Toe 게임을 쓰려고하는데 MiniMax 알고리즘을 사용하기로 결정했지만 구현하는 데 문제가 있습니다. 예를 들어 : board = [ "E", "E", "X", "E", "E", "X", "E", "O", "O" ]; 에 그것은 AI의 차례이고 함수는 최고의 이동으로 AiMove { sc

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Nim Binary Tree의 파이썬 게임

저는 잠시 동안이 작업을 해왔습니다. 재귀를 사용하여이 구현을 위해 이진 트리를 사용하려고합니다. 이 지정을 , 나는 님의 게임에 대한 모든 가능성의 목록을 얻기 위해 노력하고 있어요 : 지금까지 나는 분할 기능을 가지고 (에릭 Duminal 덕분에) : def split(n): return [[i, n - i] for i in range(1, (

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알파 베타 제거 기능이있는 미니 맥스 이해

이미지는 유감 스럽지만 죄송합니다. 나는 마지막 날 내 프로젝트에 대한 준비에 조금 치기 최소 최대 나무와 알파 데이터를 통해 읽어 봤는데. c에서 Othello에 대한 구현입니다. 나는 이것에 대한 많은 자료를 읽었으며 많은 질문을 받는다는 것을 알고있다. 평가 기능을 시작하기 전에이 부분을 완전히 이해하고 싶습니다. 첨부 된 이미지에서 나는 Min_No

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알파 베타 검색 기반 게임 엔진을 비 결정적으로 만드는 방법은 무엇입니까?

잘 작동하지만 결정 론적으로 작동하는 negascout 게임 엔진을 성공적으로 구현했습니다. 즉, 주어진 위치에서 매번 동일한 최고의 이동을 산출하기 때문에 동일한 게임을 반복해서 재생할 수 있습니다. 이것은 내 경우에는 바람직하지 않습니다. 왜냐하면 코딩 토너먼트와 결정 론적 행동에서 알고리즘과 경쟁하기를 원하기 때문에 상대방은 내 프로그램에 대해 일련의

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TicTacToe Minimax 알고리즘은 항상 최저 값을 반환합니다.

나는 minimax 알고리즘을 사용하여 TicTacToe AI를 구현하려고합니다. 인공 지능이 돌아갈 때 ComputerTurn (보드 상태, 사각형이 X, O 또는 비어 있는지 추적하는 int 배열)을 호출합니다. 그런 다음 ComputerTurn은 minimax (minimax 알고리즘)를 호출하고 win (행 3을 확인)을 호출합니다. 스크립트를 실행

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game-AI에서 상태 평가와 휴리스틱의 차이점은 무엇입니까?

간단한 카드 게임에서 AI 플레이어의 미니 맥 알고리즘을 구현하려고합니다. 그러나 연구를 수행함에 따라 국가 평가와 추론의 주요 차이점은 무엇인지 혼란 스럽습니다. 휴리스틱은 체스, 조각 및 관련 위치 등 플레이어가 사용할 수있는 최신 정보로 계산됩니다. 이 정보를 통해 본질적으로 "경험 법칙 (rule of thumb)"을 제공하는 휴리스틱 스 (heur

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알파 베타 전정 검색 수

알파 베타 제거 알고리즘을 사용하려고합니다. 나는 프로그램을 작동 시켰어. 알파 또는 베타 값을 선택하기 전에 검색 횟수를 계산해야합니다. 나는 값을 세지 만 카운트 값이 맞는지 확실하지 않습니다. int alpha_beta(const int level, const bool player, const Board &board, int alpha, int bet

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tic-tac-toe 게임의 평가 함수 개선 - alpha-beta 알고리즘

tic-tac-toe AI를 개발하기위한 minimax/alpha-beta 알고리즘에 사용할 최적의 평가 함수를 찾고 있습니다. 행/열/대각선의 빈칸에 빈칸이있는 원/십자 기호의 수를 세고 있습니다 (행이 3 개이며 빈 공간이 없음). 이러한 행의 기호 수를 기준으로 10^(카운터 -1)로 분리 점수를 곱하면 1,10 또는 100 포인트가됩니다. 최적의 솔