Java 剪枝算法
我很难理解为什么某个课程示例中的某些节点会作为alpha-beta修剪的结果打印出来，所以我在Java中实现了Peter Norvig版本的alpha-beta修剪Java 剪枝算法,java,algorithm,minimax,Java,Algorithm,Minimax,我很难理解为什么某个课程示例中的某些节点会作为alpha-beta修剪的结果打印出来，所以我在Java中实现了Peter Norvig版本的alpha-beta修剪 With a tree like this: max / | \ min min min / / | / | \ / | \ 3 1
With a tree like this:
max
/ | \
min min min
/ / | / | \ / | \
3 12 8 2 3 9 14 1 8
3, 12, 8, 2, 14, 1
visited leaf with value 3
visited leaf with value 12
visited leaf with value 2
visited leaf with value 3
visited leaf with value 14
visited leaf with value 1
visited leaf with value 8
Root value 3
package alphabeta;
import java.util.ArrayList;
class Node {
boolean isMin;
boolean isMax;
boolean isTerminal;
int value;
int depth;
ArrayList <Node> children = new ArrayList <Node>();
}
public class AlphaBeta {
static Node alphaBetaSearch(Node state){
state.value = max_value(state,-99999,99999);
System.out.println(state.value);
return null;
}
static int max_value(Node state, int alpha, int beta){
if (state.isTerminal){
System.out.println("visited leaf with value " + state.value);
return state.value;
}
state.value = -99999;
for (Node a: state.children){
state.value = Math.max(state.value , min_value(a, alpha, beta));
if (state.value >= beta){
return state.value;
}
alpha = Math.max(alpha, state.value);
}
return state.value;
}
static int min_value(Node state, int alpha, int beta){
if (state.isTerminal)
return state.value;
state.value = 99999;
for (Node a: state.children){
state.value = Math.min(state.value, max_value(a, alpha, beta));
if (state.value >= beta){
return state.value;
}
beta = Math.min(beta, state.value);
}
return state.value;
}
public static void main(String[] args) {
Node t1 = new Node();
// t1.value = 4;
t1.value = 3;
t1.depth =2;
t1.isTerminal = true;
Node t2 = new Node();
// t2.value = 8;
t2.value = 12;
t2.depth=2;
t2.isTerminal= true;
Node t3 = new Node();
// t3.value = 7;
t3.value = 8;
t3.depth=2;
t3.isTerminal= true;
Node min1 = new Node();
min1.isTerminal=false;
min1.depth=1;
min1.children.add(t1);
min1.children.add(t2);
min1.children.add(t3);
Node t4 = new Node();
// t4.value = 5;
t4.value = 2;
t4.depth =2;
t4.isTerminal = true;
Node t5 = new Node();
//t5.value = 2;
t5.value =3;
t5.depth=2;
t5.isTerminal= true;
Node t6 = new Node();
// t6.value = 1;
t6.value=9;
t6.depth=2;
t6.isTerminal= true;
Node min2 = new Node();
min2.isMin=true;
min2.isTerminal=false;
min2.depth=1;
min2.children.add(t4);
min2.children.add(t5);
min2.children.add(t6);
Node t7 = new Node();
// t7.value = 1;
t7.value=14;
t7.depth =2;
t7.isTerminal = true;
Node t8 = new Node();
// t8.value = 6;
t8.value=1;
t8.depth=2;
t8.isTerminal= true;
Node t9 = new Node();
// t9.value = 0;
t9.value=8;
t9.depth=2;
t9.isTerminal= true;
Node min3 = new Node();
min3.isMin=true;
min3.isTerminal=false;
min3.depth=1;
min3.children.add(t7);
min3.children.add(t8);
min3.children.add(t9);
Node max1 = new Node();
max1.isMax=true;
max1.isTerminal=false;
max1.depth=0;
max1.children.add(min1);
max1.children.add(min2);
max1.children.add(min3);
alphaBetaSearch (max1);
}
}
package-alphabeta；
导入java.util.ArrayList；
类节点{
布尔isMin；
布尔isMax；
布尔值；
int值；
智力深度；
ArrayList子项=新的ArrayList（）；
}
公共类AlphaBeta{
静态节点alphaBetaSearch（节点状态）{
state.value=最大值（state，-9999999）；
System.out.println（state.value）；
返回null；
}
静态int max_值（节点状态、int alpha、int beta）{
if（state.isTerminal）{
System.out.println（“带值的访问叶”+state.value）；
返回状态.value；
}
state.value=-99999；
用于（节点a：state.children）{
state.value=Math.max（state.value，min_值（a，alpha，beta））；
如果（state.value>=beta）{
返回状态.value；
}
alpha=数学最大值（alpha，state.value）；
}
返回状态.value；
}
静态int min_值（节点状态、int alpha、int beta）{
if（state.isTerminal）
返回状态.value；
state.value=99999；
用于（节点a：state.children）{
state.value=Math.min（state.value，max_值（a，alpha，beta））；
如果（state.value>=beta）{
返回状态.value；
}
beta=Math.min（beta，state.value）；
}
返回状态.value；
}
公共静态void main（字符串[]args）{
节点t1=新节点（）；
//t1.1值=4；
t1.1值=3；
t1.深度=2；
t1.isTerminal=true；
节点t2=新节点（）；
//t2.1值=8；
t2.1值=12；
t2.深度=2；
t2.isTerminal=true；
节点t3=新节点（）；
//t3.1值=7；
t3.1值=8；
t3.深度=2；
t3.isTerminal=true；
Node min1=新节点（）；
min1.isTerminal=false；
min1.深度=1；
min1.children.add（t1）；
min1.children.add（t2）；
min1.children.add（t3）；
节点t4=新节点（）；
//t4.价值=5；
t4.价值=2；
t4.深度=2；
t4.isTerminal=真；
节点t5=新节点（）；
//t5.1值=2；
t5.1值=3；
t5.深度=2；
t5.isTerminal=真；
节点t6=新节点（）；
//t6.数值=1；
t6.数值=9；
t6.深度=2；
t6.isTerminal=真；
Node min2=新节点（）；
min2.isMin=true；
min2.isTerminal=false；
min2.深度=1；
min2.儿童。添加（t4）；
min2.children.add（t5）；
min2.children.add（t6）；
节点t7=新节点（）；
//t7.1值=1；
t7.数值=14；
t7.深度=2；
t7.1最小值=真；
节点t8=新节点（）；
//t8.1值=6；
t8.值=1；
t8.深度=2；
t8.isTerminal=true；
节点t9=新节点（）；
//t9.0值=0；
t9.数值=8；
t9.深度=2；
t9.isTerminal=true；
Node min3=新节点（）；
min3.isMin=true；
min3.isTerminal=false；
min3.深度=1；
min3.children.add（t7）；
min3.children.add（t8）；
min3.children.add（t9）；
Node max1=新节点（）；
max1.isMax=true；
max1.isTerminal=false；
max1.深度=0；
max1.children.add（min1）；
max1.children.add（min2）；
max1.children.add（min3）；
alphaBetaSearch（max1）；
}
}
如果将alpha和beta更新置于
if (state.value >= beta){
return state.value;
}
它应该是有效的你的问题是关于你对算法的理解是否正确，还是你的代码与你对算法的理解是否匹配？@Oli Charlesworth：我想说两者，关于minimax树的alpha-beta修剪输出的教科书正确吗？是我的代码吗？两者都不正确吗？你能提供textb的参考吗查找上下文？@omgzor您不需要设置
min1.isMin=true3 2 3 9 14