人工智能與或圖搜索23-在線瀏覽
2025-03-23 12:33本頁(yè)面
【正文】 , n0 4 n8,0 n6,2 5, n0 n1 n5 n4 5 1 n2,4 n7,0 n8,0 n6,2 n3, 4 2 2 一次循環(huán)后 二次循環(huán)后 三次循環(huán)后 四次循環(huán)后 圖 AO*搜索算法的例子 n1 n5 n4 1 2 1 3, n0 n3 4 n2 4 人工智能 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 5, n0 n5 n4 1 n7,0 n8,0 2 搜索得到的解圖 人工智能 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 博弈樹(shù)的搜索 窮盡的極大極小過(guò)程。 Nim 游戲，桌子上有 7 枚硬幣， 由 MAX 和 MIN兩個(gè)人分別把一堆硬幣分成不相等的兩堆，誰(shuí)不能繼續(xù)做下去，誰(shuí)就算輸， 為 MAX制定一個(gè)贏的策略。例如 （ 2， 3， 2， MAX） 表示現(xiàn)在桌面上有 3 堆硬幣， 分別為 2， 3， 2個(gè)， 此時(shí)應(yīng)掄到 MAX移動(dòng)。 實(shí)際的游戲的狀態(tài)空間是非常大的， 例如國(guó)際象棋有 10120個(gè)狀態(tài)， 要想把所有狀態(tài)都列出來(lái)， 實(shí)際上是做不到的， 改進(jìn)的處理方法是在當(dāng)前狀態(tài)下把游戲擴(kuò)展到某一固定的深度， 對(duì)這個(gè)深度的樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)估值，然后分別逐層地以取極大和取極小的方式上傳， 最終給出對(duì)游戲者移動(dòng)的最佳建議 例； 九宮游戲 估值函數(shù)： MAX所能占據(jù)的行， 列和對(duì)角線數(shù) MAX所能占據(jù)的行， 列和對(duì)角線數(shù) 如果 MAX贏， 為無(wú)窮大 如果 MIN贏， 為 0 54=1 人工智能 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 兩步棋的例子 S J I H G F E D A B C MAX取極大值 MIM取極小值 MAX (2) (2) (0) (0) (6) (9) (4) (3) (4) (2) (6) MAX的移動(dòng) 人工智能 吉林大學(xué)珠海學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 過(guò)程 MINMAX: 算法分為兩個(gè)階段 , 第一階段用寬度優(yōu)先產(chǎn)生給定深度內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn) , 然后對(duì)所有葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)估值 . 第二階段自低向上倒推估計(jì)值 , 一層取極小 , 一層去極大 . 直至求出初始節(jié)點(diǎn)的估值 . 人工智能
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