minimax

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我最近實現了Minimax和Alpha Beta Pruning算法，我％100確定（autograder）我正確實現了它們。但是當我執行我的程序時，他們的行爲有所不同。我％99確定minimax和Alpha beta的最終狀態應該是相同的。我對嗎？他們可以在實現結果的路上有所不同嗎？因爲我們忽略了一些值，min將選擇哪個不會被max或vica選中。

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在並行使用Minimax樹的井字遊戲實現

我想找到一個使用Minimax樹並行使用Fork/Join或在C/C++中使用pthread來實現井字遊戲的源代碼。我可以找到很多遊戲的串行版本，但不是一個並行版本。我看到了這樣一個問題： How many threads are okay to use for tic-tac-toe using minimax?通過@good_evening ，但我找不到任何的源代碼。任何幫助表示讚賞。

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如何在JavaScript

建立一個極小位置樹對於Connect4比賽，我需要這個的Alpha-Beta算法轉換成由Aske Plaat在他的MTD（F）算法解釋AlphaBetaWithMemory算法：https://people.csail.mit.edu/plaat/mtdf.html#abmem 所以，我需要一些提示關於如何構建可能移動的minimax樹板位置，以便能夠以與AlphaBetaWithMemory相同

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在MATLAB中搜索max-min

我正在寫一個matlab代碼，其中我計算最大最小值。我使用MATLAB的「fminimax」解決以下問題： ki=G(i,:); ki(i)=0; fs(i)=-((G(i,i)*pt(i)+sum(ki.*pt)+C1)-(C2*(sum(ki.*pt)+C1))); G：是一個系統矩陣。 pt：是優化變量。當使用實際系統矩陣時，「fminimax」在一次迭代後停止並返回「pt」

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我的Tic Tac Toe AI有什麼問題？

我讀了一篇關於極大極小的教程，並嘗試製作一個tac tac toe AI。但由於某些原因，代碼無法正常工作，這是我找不到的。 ai可以放置碎片，但它不是一個聰明的ai。我預料它是無與倫比的。深度越高，ai的數量就越多。「遊戲」是我的另一個課程，實際的遊戲是。 private Game game; private Piece[][] board; private Piece ai = Pie

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如何通過alpha beta修剪實現迭代加深

我正在編寫一個程序來播放點和框，並且我想通過在迭代深化方案中基於它們的啓發式值來訂購我在alphaBeta中考慮的動作來提高我的時間效率。本質上，我想進入搜索樹，每次迭代增加深度，並用alphaBeta評估每個節點。在每次連續迭代中，我認爲節點的順序將由先前迭代中的節點的啓發式值決定。但是，我無法理解這將如何實施。有人可以提供一個標準alphaBeta程序如何使用迭代加深進行搜索的僞代碼？謝謝！

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Minimax/Alpha-Beta修剪如何區分較短路徑的優先級？

我正在研究一個簡單的井字遊戲問題，我正在努力理解Minimax算法的工作原理。如果我使用X win的效用函數1，O win爲-1，遊戲進行中爲0，那麼我不明白該算法如何優先考慮較短的解決方案。據我所知，它首先進入最深的節點，如果事件不是最短路徑，但會導致可能的勝利，那麼它會選擇它。讓我在示例中解釋。這裏的董事會和X轉的狀態（符號爲https://www.hackerrank.com/chal

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將Minimax修改爲Alpha-Beta修剪僞代碼

我正在學習Alpha-Beta僞代碼，我想爲Alpha Beta修剪寫一個最簡單的僞代碼。我寫的僞代碼爲極小： function minimax(node, depth) if node is a terminal node or depth ==0 return the heuristic value of node else best = -9

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我的Minimax並不總是選擇最好的移動

我正在嘗試爲井字遊戲實現極大極小。問題是，並不總是如預期的那樣。我試圖調試它，發現如果它沒有選擇正確的移動，那麼移動的分數出於某種原因是「負無窮大」。下面是代碼： ` function minimaxMove(board) { let nextMove = null; const mmRecurse = function (board, lastPlayer, depth

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如何使用Alpha Beta選擇一個節點

我正在使用Alpha Beta修剪的MiniMax實現一個Othello遊戲的AI。我已經實現了Alpha Beta算法，告訴我可以獲得的價值，但不知道我應該選擇哪個節點？所以我的問題是如何使用Alpha-Beta來告訴我應該選擇哪個節點，而不是結果值是什麼。這裏是我的Alpha-Beta算法的僞代碼。 01 function alphabeta(node, depth, α, β, maximi