實施「極小」遞歸

我使用的是最小最大算法的遊戲，因爲有很多的可能性極小極大遞歸花費的時間太長，即使有「α-β剪枝」實施「極小」遞歸

更好的辦法

我的代碼看起來有些東西是這樣的：

min(state,depth,alpha,beta): 
    if stopingCond: 
     return value 

    for moves in allmoves: 
     state.do(move) 
     beta = min(beta, max(state,depth,alpha,beta)) 
     if alpha >= beta: return beta 
    return beta 

max(state,depth,alpha,beta): 
    if stopingCond: 
     return value 

    for moves in allmoves: 
     state.do(move) 
     alpha = max(beta, min(state,depth,alpha,beta)) 
     if alpha >= beta: return alpha 
    return beta

我知道有時候你可以使用for循環而不是遞歸，但我無法找到一個方法來轉換。

如果任何人有一個好主意，我會很高興聽到它！

感謝，

來源

2014-02-25 ifryed

哪個遊戲（知道分支因素）哪個深度？ –

mmmm。這看起來像我的最小最大值。（ – thefourtheye

）遊戲是撲克的變體，每輪可以有1到5次移動，最大深度爲40（5撲克） – ifryed

一般在MINMAX遞歸不能用等效迭代算法代替，這就是爲什麼有優化方法，如β-修剪，試圖通過停止遞歸的一些分支機構，以提高性能樹儘快。

對於你的遊戲，minmax（或者一般的遞歸算法）是不可能完全需要的，而且可能有其他方法可以用其他技術找到最優解，但是如果沒有一套精確的規則是不可能的告訴。

來源

2014-02-25 09:27:04 LeartS

實施「極小」遞歸

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