minimax

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Connect 4 Alpha-beta pruningが失敗する可能性があります:(

私は人工知能の問題でしばらく働いていましたが、今週はAIをコーディングしてPythonに接続しようとしました。最後に、私はアルファベータプルーニングアルゴリズムを作成することができましたが、それは正常に動作しますが、次に、オンラインアルファベータプルーニングアルゴを深さ8深さでテストしました。 6と驚いたことに私のアルゴリズムは失われました。ハーバードのインストラクターと評価関数を作成し、msa

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tic-tac-toeで正確にブランチをスコアリングしない

Cで完全なtic-tac-toeゲームを作成しようとしています。私は2D配列を使ってボードを追跡しています。私のminimax機能がそれぞれの潜在的な移動を記録する方法に問題を絞り込んだのですが、通常は2回目の移動でエラーが発生するため、デバッグに問題があります。その時点から。コンピュータは常に先に進み、常に「X」です。 minimaxは、computerMove関数内から呼び出されています。

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JavaのTicTacToe AIのための最も簡単なMiniMaxアルゴリズム

私はMiniMaxアルゴリズムの理解を得ようとしていて、それを読み上げました。私の最初のアプローチは、単純なMiniMaxアルゴリズムを実装し、次にアルファベータプルーニングを追加することでした。しかし、これは私の現在のコードです： public int miniMax(char[] node, int playerNum) { int victor = checkWin(node);

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TicTacToe Minimaxアルゴリズムは常に最低値を返します

私はminimaxアルゴリズムを使ってTicTacToe AIを実装しようとしています。 AIの順番に再生するときは、ComputerTurn（ボード状態、正方形がX、O、または空であるかどうかを追跡するintの配列）を呼び出します。 ComputerTurnはminimax（minimaxアルゴリズム）を呼び出し、win（3行をチェックする）を呼び出します。私がスクリプトを実行すると、アルゴリ

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迅速な方法は、

私はこのようなオブジェクトの配列があります。私が欲しい arr = [ {name: "Alex", value: 1}, {name: "Bill", value: 2}, {name: "Jim", value: 3}, {name: "Dim", value: 5} ] 分を持っているために迅速かつクリーンな方法の最大値valueプロパティは m

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アルファベータプルーニング検索回数

アルファベータプルーニングアルゴリズムを試してみようとしています。私はプログラムが働いている。アルファまたはベータ版が選択される前に検索が行われた回数を把握する必要があります。私は値を数えていますが、カウント値が正しいかどうかわかりません。 int alpha_beta(const int level, const bool player, const Board &board, int alph

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MinimaxアルゴリズムTic Tac Toe中間状態

私は、tic tac toeのゲームの中間状態でminimaxアルゴリズムの動作を理解しようとしています。しかし、私はそうすることができません。私はmin maxアルゴリズムがあらゆるステップでプレーヤーにとって最良の状態を返すことを理解しています。状態はゲームの最終段階で、こののようだった場合、プレーヤーのための利点または最大のポイントにつながる状態が最適な構成であることを理解することは簡単で

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Minimax：バックトラックのためのボードのコピーを保存する

私はMinimaxを実装しようとしています（アルファベットのプルーニングを使用しています）。「currentBoardは」makeMoveとremoveFigureの両方が新しいボードを返すにもかかわらず。それでは、どのように私は正しいバックトラッキングのために古いボードを「保存」することができ、最初のボードが、評価された葉からのものではありません？ Psの：ボードが単純なハッシュマップなので

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2048ゲーム - AIはそれ以上の平均256点を獲得できません

私は、スネーク戦略（this論文を参照）に基づいて、MiniMaxとAlpha-Betaプルーニングで2048のAIを実装しようとしています。単一ヒューリスティック。残念ながら、AIはほとんどのゲームで256を作っていますが、それは空のセルヒューリスティックよりはるかに優れていません。私はすでにここで関連トピックを読んでいますが、自分で解決策を見つけることはできません。ここコードである： im

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Alpha-Beta Pruning専用ケース？

私はアルファベータプルーニングアルゴリズムを理解しようとしていますが、私が理解していない特定のケースが1つあります。与えられた this tree, thisが解決策であると考えられる。私が得ないのは、赤でマークされたノードの値が19であると思われる理由です。これは明らかに「特別なケース」であり、下位の赤いノードの値は19です。アルファの現在の値です）。その結果、上記のノードにも値19がありま