C++ 黑白棋AI minimax+alphabeta剪枝
沒事寫着玩玩，通過debian上的黑白棋測試，搜了10層，打hard應該問題不大 ...
原文：【α-β剪枝】——對Minimax方法的優化
轉自 http: www.cnblogs.com speeding archive .html 基本概念： 節點：在中國象棋中就是一個棋盤的當前局面Board，當然該輪到誰走棋也是確定的。這里的圓形節點表示終止節點，在中國象棋里就是一方被將死的情況 或者到達了搜索的最大深度 ，后續不會再有着法產生，游戲如果走到這里就會結束。在引擎里通常給紅方一個很大的評估值，如 ，給黑方一個很小的評估值，如 ， ...
2016-06-27 10:59 0 1558 推薦指數：
相關推薦
Minimax極大極小算法、Alpha-Beta Pruning剪枝算法
這篇博客分為兩部分。首先我會先講極大極小算法，然后在此基礎上進行改進給出進階版的Alpha-Beta剪枝算法以及代碼實現。文中配備b站講解的視頻，感興趣的可以看一下視頻講解，然后復習的時候拿着文章當作參考。 Minimax算法（極大極小算法） 概念 是一種找出最小失敗的可能的算法。意思 ...
組合游戲1: 詳解Minimax 和 Alpha Beta剪枝算法
中的零和回合制游戲，從最初的暴力解法，到動態規划最終演變成博弈論里的經典算法：minimax 以及 a ...
dfs剪枝與優化
搜索樹 剪枝方法 1.優化搜索順序 2.排除等效冗余 3.可行性 4.最優性（估價） 5.記憶化（樹形不會重復計算時不需要） A.針對每個維度邊界信息縮放、推倒 B.計算未來最少花費 C.結合各維度的聯系 P1120 小木棍 https ...
剪枝優化策略
其實就是些正確的廢話……沒有很大的參考價值，但分類部分可以讓思考更有條理一點 轉載自https://blog.csdn.net/u010700335/article/details/44079069 一：剪枝策略的尋找的方法 1）微觀方法：從問題本身出發，發現剪枝 ...
決策樹的優化-剪枝優化
剪枝（pruning）的目的是為了避免決策樹模型的過擬合。因為決策樹算法在學習的過程中為了盡可能的正確的分類訓練樣本，不停地對結點進行划分，因此這會導致整棵樹的分支過多，也就導致了過擬合。決策樹的剪枝策略最基本的有兩種：預剪枝（pre-pruning）和后剪枝（post-pruning ...
神經網絡剪枝，知識蒸餾，以及模型優化設計
一.神經網絡壓縮 在如今人工智能的浪潮之下，深度學習在不少領域都取得了不錯的成果。但是目前在邊緣計算，物聯網設備上的算力相比於我們的台式計算機還不太充足，我們在計算機上用於擬合的神經網絡參數過多，不 ...
極小化極大准則(minimax)
1、問題的提出 有時我們必須設計在整個先驗概率上都能很好工作的分類器。也就是說，先驗概率可能波動較大又或者先驗概率在設計分類器時是未知的，那么我們要如何設定分類器的判決邊界，使得無論先驗概率以何 ...