实现“MiniMax”递归的更好方法[关闭]答案

【问题标题】：A better way to implement a "MiniMax" recursion [closed]实现“MiniMax”递归的更好方法[关闭]
【发布时间】：2014-02-25 07:48:53
【问题描述】：

我在游戏中使用了 MinMax 算法，由于有很多可能性，MinMax 递归花费的时间太长，即使是“alpha-beta pruning”

我的代码看起来像这样：

min(state,depth,alpha,beta):
    if stopingCond: 
        return value

    for moves in allmoves:
        state.do(move)
        beta = min(beta, max(state,depth,alpha,beta) )
        if alpha >= beta: return beta
    return beta

max(state,depth,alpha,beta):
    if stopingCond: 
        return value

    for moves in allmoves:
        state.do(move)
        alpha = max(beta, min(state,depth,alpha,beta) )
        if alpha >= beta: return alpha
    return beta

我知道有时您可以使用for 循环而不是递归但我找不到转换它的方法。

如果有人有好主意，我会很高兴听到它！

谢谢，

【问题讨论】：

哪个游戏（要知道分支因子）哪个深度？
嗯。对我来说，这看起来很简单。 :(
该游戏是扑克的变体，每轮可以有 1 到 5 步，最大深度为 40（5 O-Poker）
stopingCond 是什么？
这个问题似乎是题外话，因为它属于codereview.stackexchange.com

标签： python recursion minimax game-theory

【解决方案1】：

通常 minmax 中的递归不能被等效的迭代算法代替，这就是为什么有优化方法，如 beta 剪枝，试图通过尽快停止递归树的某些分支来提高性能。

对于您的游戏，可能完全不需要 minmax（或通常是递归算法），并且可能有其他方法可以使用其他技术找到最佳解决方案，但如果没有一组精确的规则是不可能的告诉。

【讨论】：