minimax

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max-min을 계산하는 MATLAB 코드를 작성했습니다. ki=G(i,:); ki(i)=0; fs(i)=-((G(i,i)*pt(i)+sum(ki.*pt)+C1)-(C2*(sum(ki.*pt)+C1))); G : 나는 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 MATLAB의 "fminimax"를 사용하고 는 시스템 행렬이다. pt :는 최적화 변수입니다. 실

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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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랜덤 화를 준수하지 않는 Minimax 알고리즘

수정 된 체커 게임에서 사용할 미니 맥 알고리즘을 개발 중입니다. 내 평가 함수에서는 모든 점수에 10을 곱한 다음 1에서 10 사이의 임의의 숫자를 더하고/빼기 (최대 또는 최소 노드에 따라 다름)합니다. 그러나 프로그램을 실행할 때 항상 동일한 순서의 동작을 실행합니다. 나는 평가 함수를 검사했고, 문제가 minimax 함수 그 자체, 어떤 아이디어에

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Alpha-Beta 잘라내 기 의사 코드에 대한 Minimax 수정

Alpha-Beta 의사 코드를 배우고 있으며 알파 베타 잘라 내기에 대한 가장 간단한 의사 코드를 작성하려고합니다. 나는 최소 최대에 대한 의사 코드를 작성했습니다 : function minimax(node, depth) if node is a terminal node or depth ==0 return the heuristic va

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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

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Mancala가 Minimax 노드로 자유롭게 이동하는 데 문제가 있습니다

파이썬에서 Mancala을 재생하기위한 Minimax 알고리즘을 코딩하고 있습니다. 코드에는 문제가 없지만 알고리즘에는 문제가 없습니다. Mancala에서는 자유로운 움직임을 얻을 수 있으며 그 게임 상태를 위해 노드를 만드는 방법을 모르겠습니다. minimax의 경우 max가 수행 한 후 min이 이동하고, max가 free move를 얻으면 max는 두

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Python TicTacToe minimax가 잘못된 옵션을 선택했습니다.

현재 Python TicTacToe 게임용 AI를 구현하려고합니다. 하나의 상황을 제외하고 모든 것이 크게 수행됩니다. 내 현재 코드 : def testLine(line): ''' ' :param line: Liste containing 3 ints ' :return: 1, if all elements of the list ==

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Tic Tac Toe의 미니 맥스 알고리즘에 대한 가능한 움직임 찾기

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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알파 베타를 사용하여 노드를 선택하는 방법

Alpha Beta 가지 치기가있는 MiniMax를 사용하여 오델로 게임용 AI를 구현합니다. 내가 얻을 수있는 가치를 말해주는 알파 베타 (Alpha Beta) 알고리즘을 구현했지만 어떤 노드를 선택해야하는지 알 수 없다. 그래서 내 질문은 Alpha-Beta를 사용하여 결과 값이 아닌 노드를 선택해야하는 방법을 알려주는 것입니다. 다음은 알파 베타 (A

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Minimax 알고리즘 내 스레딩

3D Tic-Tac-Toe 게임을 디자인하고 Minimax 알고리즘의 한계점을 찾아야합니다. 깊이가 6까지는 크게 중요하지 않지만 (< 1s) 깊이가 높을수록 시간이 오래 걸립니다. >Depth 7 = 6 seconds >Depth 8 = 49 seconds >Depth 9 = 314 seconds 나는 더 높은 수심을 검사 할 시간이 없다 (하!)