【发布时间】：2017-03-22 10:18:53
【问题描述】：
我最近实现了 Minimax 和 Alpha Beta Pruning 算法，我 100% 确信（自动评分器）我正确地实现了它们。但是当我执行我的程序时，它们的行为不同。我 99% 确信 minimax 和 Alpha beta 的最终状态应该是相同的。我对吗？他们能否在实现结果的道路上有所不同？因为我们忽略了一些值 min 将选择 max 不会选择的值，反之亦然。
【问题讨论】：
-
他们都应该给出相同的结果。 alpha-beta 中的修剪涉及永远不会有助于获得更好结果的分支 2 提升搜索树的级别。
-
Autograder 是来自UC Berkeley AI Course 的软件工具。 Minimax 和 Alpha beta 修剪的实现是 Pacman 示例挑战的一部分。目前尚不清楚 OP 是否询问如何在学术课程上取得成功或如何玩人工智能游戏。
-
我没有要代码。正如我所提到的，我已经实现了算法并在不同的场景下测试了它们（这就是为什么我肯定 %100，autograder 给了我满分，所以这个问题与获得更好的成绩无关。）但即使 autograder 给了我完整的点我认为有问题，这就是我问的原因。
标签： algorithm artificial-intelligence minimax alpha-beta-pruning