AIの実装/α-β法 - 人工知能に関する断創録
ミニマックス法を改良したα-β法を実装してみます。α-β法は枝刈り（必要のないところは先読みしないこと）をすることによって効率的に先読みを行うアルゴリズムです。ミニマックス法より深く先読みができるためAIを強くすることができます。ゲーム木の解説はミニマックス法のページに書いてあるので先に見てください。 othello10.jar αカット 上の図は[N2]までの評価が決まった状態を表しています。[N2]はMINなので[N4]と[N5]のうち小さいほうを選択しています。次に [N1]に戻ります。[N1]は[N2]と[N3]の評価値のうちMAXを選ぶので[N3]の評価値がわからない現状では評価できません。しかし、[N1]の評価値は8より大きいことは確定しています。この理屈はわかるでしょうか？[N3]が8より小さければ[N2]の8が選ばれますし、[N3]が8より大きければ[N3]が選ばれます。ど
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UpperHand Gameを作る - コンピュータに相手をさせる(その3)
