Artificial intelligence 换位表如何使用Hypermax？

我想知道是否有人可以帮助我理解如何将换位表合并到Hypermax算法中。任何示例、伪代码、提示或实现参考都将不胜感激

一点背景：

• Hypermax是一种递归博弈树搜索算法，用于n人游戏 游戏，通常为3+玩家。它是极大极小和 α-β修剪
• 通常在游戏树中的每个节点 当前玩家（选择器）将查看其可以做出的所有动作 选择一个能最大化自身效用的。不同于 极小极大/负极大
• 我了解换位表的工作原理，但我 不知道存储在其中的值将如何用于初始化 找到换位表条目时的截止时间。换位 在带有换位和alpha-beta修剪的minimax中需要标记。 我似乎不知道该如何合并 在这里

Javascript中无转置表的Hypermax算法：

/**
*@param{*}状态一个游戏状态对象。
*@param{number[]}alphaVectorα向量。
*@为每个玩家返回{number[]}一个实用值数组。
*/
函数hypermax（状态，字母向量）{
//如果终端返回所有播放器的实用程序
if（state.isTerminal（））{
返回状态。calculateUtilities（）；
}
//把每一步都弹出来
var moves=state.getLegalMoves（）；
var bestUtilityVector=null；
对于（变量i=0；ialpha[state.currentPlayer]）{
alpha[state.currentPlayer]=实用程序[state.currentPlayer]；
最佳效用=效用向量；
}
//阿尔法修剪
var总和=0；
对于（var j=0；j=0）{
打破
}
}
}

参考文献：

• 不带转置表的Hypermax的实现：
• Minimax（negamax变体）与alpha-beta修剪和换位表：
• Hypermax的原始推导和证明：

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这个问题相当宽泛，因此这是一个同样宽泛的答案-如果有具体的问题，请澄清您不理解的地方

换位表不能保证在多人游戏中是正确的，但是如果你仔细地执行它们，它们是可以正确的。本文对此进行了简要讨论：

总而言之，关于换位，有三件事需要注意 多玩家游戏树中的表格。首先，他们要求我们 与我们的节点顺序一致。第二，它们可能会更少 比两人游戏更有效，因为它需要更多的时间 移动以发生换位。最后，投机修剪可以 从换位表中获益，因为它们可以抵消 重新搜索游戏树的部分

除了排序问题，您可能还需要存储分支下的搜索深度、下一个玩家以及用于修剪子树的边界等内容。例如，如果在第一次搜索中修剪树的界限不同，则在第二次搜索中可能无法生成正确的结果

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HyperMax只是带有推测性修剪的Max^n的一个微小变体，因此您可能希望查看上下文，看看是否可以在Max^n中实现这些功能。

问题相当广泛，因此这是一个类似的广泛答案-如果有特定的内容，请澄清您不理解的内容

换位表不能保证在多人游戏中是正确的，但是如果你仔细地执行它们，它们是可以正确的。本文对此进行了简要讨论：

总而言之，关于换位，有三件事需要注意 多玩家游戏树中的表格。首先，他们要求我们 与我们的节点顺序一致。第二，它们可能会更少 比两人游戏更有效，因为它需要更多的时间 移动以发生换位。最后，投机修剪可以 从换位表中获益，因为它们可以抵消 重新搜索游戏树的部分

除了排序问题，您可能还需要存储分支下的搜索深度、下一个玩家以及用于修剪子树的边界等内容。例如，如果在第一次搜索中修剪树的界限不同，则在第二次搜索中可能无法生成正确的结果

HyperMax只是带有推测性修剪的Max^n的一个微小变体，因此您可能希望查看该上下文，看看是否可以在Max^n中实现