个人认为：αβ剪枝就是为了减少子节点比较，目的就是为了走哪条路（或者说是出哪张牌）能最稳妥的，能赢得绝对到手的钱。（其实懂了你就可以知道，这是可以赢的概率） 第一步 “比较” ，理解它本身是一个树结构，这棵树是一层最大值，一层最小值，以此类推。最大值一层就是取子节点最大值。最小值一层就是取子节点 ...

没事写着玩玩，通过debian上的黑白棋测试，搜了10层，打hard应该问题不大 ...

一.简介： 　　有今天这篇博客是因为最近在做一个lua版的象棋游戏（忽略lua效率不高这件事），在做游戏的PVE功能的过程中需要实现一个简单的象棋AI，于是对于象棋AI进行了一番研究，研究的主要资料来源于象棋巫师。下面的内容也主要是对于最大最小算法和AlphaBeta算法理解的一个记录。对于棋类 ...

上一章主要描述了ID3算法的的原理，它是以信息熵为度量，用于决策树节点的属性选择，每次优选信息量最多 的属性，以构造一颗熵值下降最快的决策树，到叶子节点处的熵值为0，此时每个叶子节点对应的实例集中的实例属于同一类。 理想的决策树有三种： 1.叶子节点数最少 2.叶子加点深度最小 3.叶子节点数最少 ...

参考链接-机器之心 人机博弈是人工智能的重要分支，人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果，而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法，它由Shannon在1950年正式提出。Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。 在人机博弈中，双方回合制地进行 ...

A*算法&博弈树α-β剪枝 A*算法/博弈树 　　前阵子考试学了A*算法、博弈树和回溯，自己真是愚蠢至极，根本没就搞明白这些，所以对于这些算法问道的话就不能说清楚，也记不住，所以才有了这篇笔记。在这里感谢面试我的那位工程师~~ 　　A*算法 一些重要的概念 ...

算法目的：决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。 算法基本思路：减去决策树模型中的一些子树或者叶结点，并将其根结点作为新的叶结点，从而实现模型的简化。 模型损失函数 1. 变量预定义：|T|表示树T的叶节点个数，t表示树T的叶节点，同时， Nt ...

最近做了一个中国象棋项目，其中用到了Alpha-Beta剪枝算法，在此做个记录。 Alpha-Beta剪枝算法是一种传统的搜索算法, 它在博弈算法中有着非常广泛的运用,它大大减少了相同搜索深度下的计算量。 Alpha-Beta剪枝算法是由最大值和最小值算法得来的，该算法是一个0总和算法，即一方 ...