Альфа бета отсечения(алгоритм)

Алгоритм альфа-бета отсечения является методом оптимизации для уменьшения количества проверок в дереве поиска в алгоритмах минимакса, используемых в играх. Он позволяет улучшить эффективность поиска, сокращая количество проверок путем исключения ненужных ходов.

Вот краткая суть алгоритма:

1. Минимакс поиск: Сначала применяется классический алгоритм минимакса для поиска оптимального хода для текущей позиции. Этот алгоритм работает рекурсивно, оценивая каждый возможный ход и выбирая оптимальный для текущего игрока исходя из предположения, что противник будет играть оптимально для себя.
2. Отсечение с альфа и бета значениями: В процессе выполнения алгоритма минимакса, при проходе по дереву, передается два значения: "альфа" и "бета". "Альфа" представляет наилучшее значение, которое игрок, который делает ход, уже достиг в какой-то позиции или в предыдущих позициях на этом пути. "Бета" представляет наилучшее значение, которое противник уже достиг, то есть наилучшее значение для противника.
3. Отсечение: Когда значение "альфа" становится больше или равно значению "бета" (альфа >= бета), это означает, что текущая позиция не будет выбрана, так как она хуже, чем уже найденная альтернатива, и её можно отсечь. В таком случае нет необходимости рассматривать дочерние узлы этой позиции.
4. Рекурсивный поиск: Процесс продолжается рекурсивно, пока не будет достигнута глубина поиска или не будут отсечены все ненужные варианты.
5. Возвращение оптимального хода: По завершении поиска возвращается наилучший найденный ход.

Алгоритм альфа-бета отсечения помогает сократить количество проверок, исключая те варианты, которые не повлияют на результат. Это позволяет значительно ускорить поиск оптимального хода, особенно в играх с большим пространством состояний, таких как шахматы или го.

Привет бро


public int alphabeta(int depth, int nodeIndex, int alpha, int beta, boolean maximizingPlayer, int[] values) {
// Проверяем достигнуто ли конечное состояние или глубина алгоритма
if (depth == 0) {
return values[nodeIndex];
}

if (maximizingPlayer) {
int bestValue = Integer.MIN_VALUE;

// Проверяем потомков для максимизирующего игрока
for (int i = 0; i < 2; i++) {
int value = alphabeta(depth - 1, nodeIndex * 2 + i, alpha, beta, false, values);
bestValue = Math.max(bestValue, value);
alpha = Math.max(alpha, bestValue);

// Проверяем условие альфа-бета отсечения
if (beta <= alpha) {
break;
}
}
return bestValue;
} else {
int bestValue = Integer.MAX_VALUE;

// Проверяем потомков для минимизирующего игрока
for (int i = 0; i < 2; i++) {
int value = alphabeta(depth - 1, nodeIndex * 2 + i, alpha, beta, true, values);
bestValue = Math.min(bestValue, value);
beta = Math.min(beta, bestValue);

// Проверяем условие альфа-бета отсечения
if (beta <= alpha) {
break;
}
}
return bestValue;
}
}

public static void main(String[] args) {
int[] values = {3, 5, 6, 9, 1, 2, 0, -1}; // Пример игровых значений

int result = alphabeta(3, 0, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE, true, values);
System.out.println("Лучший результат: " + result);
}


-------------------
В коде параметр depth отвечает за глубину алгоритма (количество проверяемых уровней игры), nodeIndex – индекс текущего узла в массиве значений, maximizingPlayer – флаг, определяющий, является ли текущий игрок максимизирующим, а values – массив с исходными значениями позиций игры.

Алгоритм рекурсивно проходит по узлам игры, выбирает наилучшее значение для текущего игрока (максимизирующего или минимизирующего) и применяет альфа-бета отсечение для более эффективного поиска. Результат вычисляется с использованием функции Math.max для максимизирующего игрока и Math.min для минимизирующего игрок
а.