Alpha-Beta剪枝是一种在人工智能中用于决策和搜索的优化算法,特别是在游戏树搜索中广泛应用。它是对Minimax算法的一种改进,通过减少搜索的节点数来提高效率。
def alpha_beta_pruning(node, depth, alpha, beta, maximizing_player):
if depth == 0 or node.is_terminal():
return node.evaluate()
if maximizing_player:
max_eval = float('-inf')
for child in node.children:
eval = alpha_beta_pruning(child, depth - 1, alpha, beta, False)
max_eval = max(max_eval, eval)
alpha = max(alpha, eval)
if beta <= alpha:
break # Beta cut-off
return max_eval
else:
min_eval = float('inf')
for child in node.children:
eval = alpha_beta_pruning(child, depth - 1, alpha, beta, True)
min_eval = min(min_eval, eval)
beta = min(beta, eval)
if beta <= alpha:
break # Alpha cut-off
return min_eval
在实际应用中,确保节点的评估函数设计合理,以及搜索树的构建和遍历逻辑正确无误,是实现高效Alpha-Beta剪枝的关键。
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