博弈树的搜索★

资 源 简 介

博弈树的搜索★

详 情 说 明

博弈树搜索是游戏AI中常用的决策技术，主要用于双人零和游戏的策略计算。博弈树将游戏中的可能走法表示为树形结构，每个节点代表游戏的一个状态，分支对应玩家的合法移动。

最基础的搜索方法是极大极小算法，它假设双方玩家都采取最优策略。该算法会递归评估所有可能的走法，一方玩家选择最大化自身利益的移动（MAX层），另一方则选择最小化对手优势的移动（MIN层）。

为提高效率，Alpha-Beta剪枝算法通过维护两个边界值来减少需要评估的节点数量。它裁剪掉那些不会影响最终决策的分支，显著提升了搜索速度。当检测到某个分支的评估值超出当前范围时，可以立即停止该分支的深入搜索。

在实际应用中，由于计算资源的限制，通常需要设置搜索深度限制。这时需要使用评估函数来估算中间节点的价值，评估函数的设计直接影响AI的决策质量。常见的优化策略还包括迭代加深、移动排序和置换表等。