¿Cómo usarías la poda alfa-beta para calcular los valores mínimos de un árbol de juego?

Debido a que está tratando de evaluar los nodos en el gráfico, lo que busca es lo que obtiene, por lo que no hay mucho que pueda hacer para mejorar el rendimiento. Si tiene heurística (es de esperar que sea admisible y consistente), puede usar la búsqueda de profundización iterativa de profundización para buscar el espacio en un límite de tiempo determinado, lo que le garantiza lo mejor que puede obtener para una profundidad fija.

La idea clave detrás de la poda alfa beta es simple: si sabe que ya tiene una mejor opción en otra sucursal, no pierda el tiempo evaluando sucursales que no mejorarán su puntaje.

Aquí hay algunos pasos (perdón si es difícil de seguir sin imágenes):

1- Baje el árbol en el lado izquierdo, evalúe la hoja más a la izquierda, ajuste el valor beta arriba de él a -14. El valor beta para el minimizador anterior es <-14.

2- Evaluar el tercer + cuarto nodo desde la izquierda. El nodo min encima de ellos ahora tiene beta = -13. Lo que establecería el nivel máximo alfa por encima de él a = -13 y el nivel mínimo por encima de <-13

Tenga en cuenta que hasta ahora no estamos podando nada.

3-Ahora, tan pronto como evalúe el quinto y sexto nodo = 15 (los lazos no importan), establece la beta para el nodo mínimo anterior en = 15, lo que significa que el nodo máximo anterior es> 15. Finalmente, el minimizador sobre ese nodo sabría que moverse hacia la derecha es peor que su opción actual de moverse hacia la izquierda (-13). Por lo tanto, definitivamente sabe que no necesita evaluar los siguientes dos nodos (valorados en 6 y 4), porque el minimizador nunca va allí. Entonces, al podar, en lugar de evaluar los 8 nodos, hiciste 6 hasta ahora.

Puede resolver el resto del problema de la misma manera. Aquí hay una buena introducción a la poda alfa-beta (Página en mit.edu).

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