用Javascript实现极大极小算法
极大极小算法（MinMax Algorithm）是一种常用于博弈和决策问题的算法。它通过递归地模拟所有可能的游戏状态，并根据当前玩家的利益选择最佳的下一步行动。
在使用Javascript实现极大极小算法时，可以按照以下步骤进行：
- 定义游戏状态表示：根据具体的游戏规则，定义一个数据结构来表示游戏的当前状态。这个数据结构可以包含棋盘状态、玩家信息等。
- 实现评估函数：评估函数用于评估当前游戏状态的好坏程度。它可以根据游戏规则和当前状态来计算一个分数，表示当前状态对当前玩家的利益。评估函数的设计需要根据具体的游戏来进行调整，以保证算法的准确性和效率。
- 实现极大极小算法：极大极小算法通过递归地模拟所有可能的游戏状态，并根据当前玩家的利益选择最佳的下一步行动。算法的核心思想是在每一层递归中，交替选择最大值和最小值，以模拟当前玩家和对手的行动。具体实现时，可以使用递归函数来实现。
- 进行游戏决策：通过调用极大极小算法，可以得到当前游戏状态下的最佳行动。根据具体的游戏规则，选择最佳行动并执行。
极大极小算法在博弈和决策问题中有广泛的应用，例如棋类游戏、卡牌游戏等。在实际应用中，可以结合其他优化技术，如剪枝算法、Alpha-Beta剪枝等，来提高算法的效率和性能。
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我正在尝试创建一个经典的3*3棋盘游戏。
这是一个双人游戏&看起来像，非常容易玩。获胜的条件在某种程度上类似于井字游戏。事实上，我甚至不知道这个游戏的确切名称，但我小时候在学校玩过。我把它命名为line of block。
在这个游戏中，玩家每个人有3个积木。每个玩家在他/她的回合中可以一次移动一个街区。最后，除了他/她自己的那一方外，能够在对角、水平或垂直方向上做出积木线条的人将是赢家。我已经用java为两个玩家编写了这个游戏，但我在AI方面遇到了问题。
谁能建议我在这个游戏中使用哪种AI算法？这个游戏的确切名称是什么？
我搜索了两个玩家的AI算法，发现minimax算法可以实现，但
浏览 1提问于2012-02-26得票数 0
1回答
(Tic-Tac-Toe: 15x15棋盘上的两人游戏(玩家x和玩家o)，其中一个玩家先形成一个5块石头的链条就赢了)
所以我实现了一个Tic-Tac-Toe算法，它使用简单的alpha - beta剪枝。
这就是我到目前为止所知道的：
def ab_minimax(state):
max_position, max_value, alpha, beta = None, None, float('-inf'), float('inf')
positions = getAvailablePositions()
for position
浏览 1提问于2013-11-19得票数 1
我正在实现一个Alpha-Beta剪枝算法，它将用于在奥赛罗游戏中获得最佳移动。当算法到达一个叶节点时(即没有有效的移动或它达到了最大深度)，我就根据这个来计算该节点的启发值：
最大化玩家(运行算法并将使用算法返回的移动的玩家)在这个节点的棋盘上有多少块砖？(每块砖+1)
最大化玩家在这个节点上有多少有效的移动？(每移动+10)
最大化玩家有多少块角砖？(每块角砖+100块)
问题是:当玩家在叶子节点中不是最大化时，我应该怎么做？那么就不可能计算出他的有效走法，因为现在还没有轮到他。我可能误解了整个alpha-beta剪枝算法，或者至少理解了启发式函数的工作原理。有没有人能给我点提示？
谢谢
浏览 1提问于2012-12-10得票数 1
我正在开发Prolog中的Teeko游戏，我试图实现alpha beta剪枝，但是我不知道从哪里开始。有人能指点我吗？我已经找到了极大极小算法。
浏览 2提问于2017-05-30得票数 1
嗨，我在玩这个游戏“围着猫转”
我想知道是什么算法让猫变得“聪明”？猫是如何决定走哪个方向的？
我想到的一个解决方案是广度优先搜索，然后沿着出口路径最短的方向走。
我只是好奇而已。:-)
浏览 2提问于2011-12-27得票数 8
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我是CPLEX的新手，我正在努力编写以下最小最大目标函数。这是我在Stack Overflow上的第一个问题，所以我不能发布图像，但这是用latex写的等式： $$\sum_{a=1}^A min ( max \sum_{b=1}^B \sum_{c=1}^C \sum_{d=1}^D t_{d_a}*x_{adbc})$$
浏览 162提问于2021-07-20得票数 0
1回答
我一直在尝试理解极大极小算法在tic tac toe游戏的中间状态的工作原理。但我不能这样做。我知道最小最大算法在每一步都会为玩家返回最好的状态。如果这些州是这样的
在游戏的最后阶段，更容易理解的是，为玩家带来优势或最大分数的状态是最佳配置。在这个例子中，我们可以看到在叶子上分数为'1‘的状态是最好的状态。但在中间阶段或游戏开始时会发生什么。
假设我们一开始有3个位置，或者玩家可以通过玩某个位置来达到这些状态。这些位置进一步导致了下一步的电路板配置。来自初始/开始节点的三个分支中的每一个最终将导致在叶节点上用“1”表示的胜利，或者在叶节点上用“-1”表示的失败，或者
浏览 19提问于2017-06-23得票数 2
2回答
我正在构建一个跳棋应用程序。
我已经开始构建AI，并且我已经阅读了很多关于minimax的文章。
有一些我不能理解的事情，我应该使用什么类型的树来构建“游戏树”(我用JAVA编程)
浏览 3提问于2015-01-07得票数 2
2回答
嗨，这是我的第一篇帖子，所以请不要客气。我尝试了一种生成最大频繁项集的双化和改进算法。我考虑了一个例子如下
事务
abcde
王牌
bd
abc
最小频率阈值为2。
现在，我很难理解如何生成算法中的“最小横截面”部分。
我知道横截是超图的一个顶点子集，它与每一个超边相交。因此，如果我没有错的话，最小横截面的初始集合应该是{a，b，c，d，e}。
请你解释一下“最小横向”的这一部分，好吗？
浏览 5提问于2014-09-13得票数 1
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我有一个极小极大树和一个求值的function.The极小极大函数，它只返回一个整数(最佳值).How，我能存储创建的最佳值的第一步吗？这是我的密码：
int Brain::MiniMax(GameBoard gb, int depth,int Turn,int lastcount) //0->Max 1->Min
{
if (depth == 5)
return Evaluation(lastcount, gb);
int bestval = 0;
if (Turn == 0)
{
bestval =
浏览 0提问于2019-06-18得票数 0
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假设我已经有了一个瓷砖列表，它指定字符可以移动到哪个瓷砖，并且这些瓷砖聚集在字符周围。如果我想要生成一条通往想要的瓷砖的路径(可能不是最短的，但只是一条短路径)，那么如何用给定的瓷砖列表来构造它呢？我本来要做一个A*算法，但是，再想一想，这会使我的编码过程复杂化。因此，是否有更好的方法为已知的可移动瓷砖列表找到短路径？
浏览 0提问于2012-05-19得票数 1
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我对算法非常陌生，我试图理解极小极大，我读了很多文章，但我仍然不知道如何用python将它实现为tic-tac-toe游戏。你能不能试着用一些伪代码或python代码尽可能简单地给我解释一下？
我只需要了解它是如何工作的。我读了很多关于这方面的东西，我理解了基本原理，但我仍然不能理解它如何返回一个动作。
如果你可以，请不要给我链接教程和()这样的示例，我知道它们很好，但我只是需要一个愚蠢的解释。
感谢您的宝贵时间:)
浏览 0提问于2012-05-17得票数 11
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图像条纹计数算法
、、
SITUATION
我需要用我的iPad来检测和计数图像中的这些条纹：
我使用OpenCV，然后将图像转换成灰度，然后将直方图均衡化，得到以下图片：
要计数条纹，我检查颜色是否低于某一值(通常为80灰度)。
问题
有时我有一些光干扰，我得到了这样的图像：
我可以看到只有2条条纹，因为第三条可能是一些干扰，而且没有定义，但是我的算法检测到3条条纹，因为颜色在我的限制(80)之内。我不能降低限制，否则我将无法在其他图像中检测到条纹。
有人建议如何实现一个算法，在第一个图像中检测三个条纹，在第二个图像中检测两个条纹？也许不是基于颜色限制，而是基于一些不同的东西，比如导数
浏览 1提问于2018-01-31得票数 0
1回答
这是我为gomoku AI编写的代码。所以现在我的人工智能运行超过5秒，但时间限制是5秒。我试图提高性能，所以我尝试移动排序，但它似乎不起作用。我首先在getChildStates(int player)函数中计算分数，然后将向量按降序排序。但它就是不起作用。有人能帮帮我吗？
另外，我的深度是2。转换表似乎没有帮助，所以我没有尝试过。
int minimax(int depth, GameState state, bool maximizingPlayer, int alpha, int beta)
{
if (depth == 2)
return state.score;
if (
浏览 5提问于2018-04-21得票数 1
1回答
我正在阅读一本算法教科书，以提高我的算法技能，但我在这个问题上完全被困住了，这让我很困扰。我认为底层的数据结构是一个图表，但我甚至不知道从哪里开始这个问题。有人能给点见解吗？谢谢
给出了一个地形图，该地形图提供了任意两个相邻城市和两个城市a和b之间的直接道路上的最大高度。提出了一个线性时间算法，该算法可以找到从s到t的路径，从而使最大高度最小化。道路可以双向通行。
浏览 3提问于2013-10-01得票数 1
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我一直在尝试为一个简单的象棋机器人实现一个Minimax算法，我觉得我理解它背后的基本原理和一般原理，但我的代码并没有真正发挥作用，我正在试图找出原因。
这是我用来生成boardScore的函数。
const boardScore = (fen) => {
// fen = rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR w KQkq - 0 1
// caps are for white
// white is maximizing player
const pieceWorth = {
p: -1,
浏览 13提问于2022-08-02得票数 2
2回答
无向图中的是两个顶点v，w之间的一条路径，它最小化了路径上边的最大权重。
设T是给定图G=(V，E)的最小生成树.如何证明，对于V中的任意一对顶点v，w，在v与w之间总是存在一条完全在T上的极小极大路径。
我试图假设T上没有完全的极小极大路径，但我不知道如何得到一个矛盾。
浏览 0提问于2017-03-25得票数 3
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因此，我一直在使用minmax tree在两人棋盘游戏中创建一个简单的计算机玩家。我理解算法的基本原理，但有一个案例是我的火鸡大脑无法理解的……当MIN可以在两个步骤中获胜时会发生什么？
例如，假设一个connect4/tic-tac-toe类型的游戏，其中两个玩家中只有一个可以拥有一个正方形。我如何让MAX占据一个正方形，仅仅是为了防止MIN获得这个正方形？
让我们尝试一个简单的示例(以漂亮的ASCII图显示)，其中的选项是左和右。假设树太大，不能一直遍历到终端状态，因此中间值是基于启发式函数(下面用*标记)计算的。-INF是MIN获胜的终端状态。
MAX (
浏览 14提问于2011-11-26得票数 4
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我有一个游戏项目要实施，并正在考虑建立一个战舰游戏( )。
该项目要求我建立一个人工智能计算机，可以运行一个极小极大算法。
在这种游戏中能实现极小值吗？
浏览 5提问于2022-04-11得票数 -2
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我正在尝试实现一个带有alpha beta剪枝的抽象的极大极小算法。minimax部分工作得很好，但是一旦我添加了alpha beta修剪，IA就开始表现得非常愚蠢，甚至跳过了明显的动作。我不知道是怎么回事。
这是我的递归函数的样子：
- (id<MMGameMove>)getBestMove:(id<MMGame>)game player:(MMPlayerSeed)player depth:(NSInteger)depth alpha:(NSInteger)alpha beta:(NSInteger)beta
{
id<MMGameMove> b
浏览 10提问于2015-07-14得票数 1
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有一个现成的应用程序-一个纸牌游戏“愚人”。玩家连接到服务器，成对连接，一切都很好，一切正常。客户端运行在Windows、UWP应用程序上。Server - .NET，在Azure上运行。由SignalR使用，适用于那些理解的人。这一切都没有问题。
我想要的是:为这个游戏制作一个机器人。不是愚蠢，而是训练他扮演获胜球员的方式。服务器有关于游戏中每一步棋的所有信息，以及在比赛结束时谁赢了。
问:什么类型的神经网络(毕竟，我需要它吗？)是否适合这个特定的任务？谷歌什么，去哪里挖掘？嗯，就像路线图一样:先读这篇文章，然后再读这篇文章，以此类推。
谢谢。
浏览 0提问于2019-11-29得票数 0
2回答
我有一个minimax游戏游戏程序，它将不同的启发式合并在一起，为游戏的每个状态返回一个值。我想实施学习。我想要程序学习每个启发式的权重。让程序学习每个启发式的权重最有效的方法是什么？当然，在尝试后，它只知道某一重量对某一启发式是否有效。唯一的选择是某种试错制度吗？
谢谢你的帮助!
浏览 3提问于2013-12-08得票数 1
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我正在尝试用JavaScript实现一个使用极大极小算法的TicTacToe游戏。我无论如何也找不出我的代码出了什么问题。调试递归函数太他妈的难了:-/好吧，这是完整的代码，我觉得有必要把所有的代码都包括进来，包括GUI逻辑。其中一些有点混乱，我没有正确地抽象所有东西--但除了极大极小函数之外，其他所有东西都工作得很好。
var cnv, ctx, x_spacing, y_spacing;
var board = [0,1,2,3,4,5,6,7,8];
var player = 'X', ai = 'O';
window.onload = function
浏览 0提问于2018-02-16得票数 0
1回答
目前，我使用的是一个小的查找表和线性插值，这是相当快，也足够准确(最大误差小于0.001)。然而，我想知道是否有一个更快的近似。
由于指数的整数部分可以用位移法提取和计算，所以这种近似只需在1，1，1的范围内工作，就可以找到chebyshev多项式，但对于低阶多项式却不能达到很好的精度。我想我可以忍受0.01左右的最大误差，但我没有接近这个数字。高阶多项式不是一个选项，因为它们比我当前基于查找表的解决方案效率低得多。
浏览 2提问于2016-04-11得票数 3
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我在基于Minimax链接的带原型的分层聚类上找到了下面的文章。
“财产6”中指出
Minimax链接不能使用兰斯-威廉姆斯更新来编写。
用反例给出了一个简洁的证明：
证据。图9显示了一个简单的一维示例，如果遵循Lance更新，则不可能出现minimax链接。上面板和下面板显示两个点的配置，其中(4)的右侧相同，但左侧不同；特别是上面板的d(G_1 \cup G_2,H) = 9，下面板的d(G_1 \cup G_2,H) = 8。
但我不明白他们的证据。对于两种情况(上面板和下面板)，d(G_1,H) = 16，d(G_2,H) = 7，d(G_1,G_2) = 5。
我看不出第一种情况下的
浏览 0提问于2015-09-02得票数 10
我做了一个Minimax算法来确定Tic脚趾的最佳位置。我想让它同时播放x和o。在大多数情况下，这是伟大的，它是无与伦比的。但是我们都知道，当比赛开始的时候，最强大的位置是板子的中间。由于某些原因，我的AI似乎一直往左上方走(当它播放'x‘并有第一个开始时).
现在要澄清的是:这不是一个bug，我只想澄清一下为什么它会这样做。左上角和中间部没有区别吗？或者我的代码中有bug？
minimax(char board[9], bool is_maximizing, char computer)
int minimax(char board[9], bool is_maximizing, c
浏览 4提问于2022-06-28得票数 1
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给定D维空间中的2组点S1，S2，如何有效地检验是否存在一个点对(a,b)，其中a来自S1，b来自S2，使得a的每一个坐标都是<=的b的每一个坐标。
我一直在努力寻找比O (n ^2 * D)蛮力算法更有效的算法，该算法检查每对(n是S1和S2中的元素数)。
浏览 6提问于2022-03-13得票数 1
GNU科学库有一个框架。但是，它的警告明确指出，在一个函数上使用几个不同的局部极小值时，它只返回一个任意的解。有谁知道你会如何调整它，这样它才能返回所有局部极小值的列表(取决于某些阈值标准)？
浏览 5提问于2008-10-17得票数 1
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在minimax算法中，第一个玩家发挥得最好，这意味着它想要最大限度地提高自己的得分，而第二个玩家试图最小化第一个玩家获胜的机会。这是否意味着第二位玩家也能以最佳的方式赢得比赛？试图选择一些路径，以尽量减少第一名球员获胜的机会，也意味着要赢？
实际上，我正试图从TopCoder：中解决这个任务。我想知道我们能否在这里应用极小极大算法。“两人都发挥得最好”这句话确实让我感到困惑，如果有一些一般性的想法，我想听听如何处理这类问题的一些建议。
浏览 7提问于2014-09-29得票数 3
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我有一个Tic Tac Toe游戏，它可以完美地工作，但有没有方法可以改变我的MiniMax算法。所以它在某种程度上更简单，甚至更短。
def maximized_move(self,gameinstance):
''' Find maximized move'''
bestscore = None
bestmove = None
for m in gameinstance.get_free_positions():
gameinstance.mark(self.marker,m)
浏览 0提问于2014-04-15得票数 0
4回答
目前我正在用c++开发一款奥赛罗/Reversi游戏。我已经“完成”了，只是当我将它设置在一个产生半挑战性AI的深度时，我正在为计算机播放器使用的Minimax算法是非常慢的。
我的游戏的基本设置是，棋盘由一个二维数组表示，棋盘上的每个单元格都在数组中分配了一个值(xMarker、oMarker或underscore)。
下面是目前为止的minimax算法：
signed int Computer::simulate(Board b, int depth, int tempMarker) {
if (depth > MAX_DEPTH || b.gameOver()) {
in
浏览 0提问于2011-07-31得票数 5
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问题就像标题所暗示的那样。
我知道minimax算法是针对2人博弈的(假设我们想要最大化A的利润)：当它是A的时候，我们取子值的最大值，因为我们是最大化A的利润，当是B的时候，我们取子值的最小值，因为我们想要最小化B的利润。
然而，我认为上述逻辑并不能证明每一个子问题，策略是最小极大算法中最优的。对我提出的问题有什么暗示或解决办法吗？如果上面的逻辑是这样的话，你能详细说明一下吗？
浏览 5提问于2014-04-13得票数 0
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我和tensorflow一起玩了很长一段时间，我有更多的理论问题。通常，当我们训练一个网络时，我们通常使用GradientDescentOptimizer (可能是它的变体，比如adagrad或adam)来最小化损失函数。一般来说，我们试图调整权重和偏差，从而得到这个损失函数的全局最小值。但问题是，我假设这个函数有一个非常复杂的外观，如果你用很多局部优化来绘制它。我想知道的是，我们如何确保梯度下降找到全局最优，并且我们不会立即陷入某个局部最优，而不是远离全局最优？
我记得，例如，当您在sklearn中执行聚类时，它通常在集群中心随机初始化的情况下运行几次聚类算法，通过这样做，我们可以确保不被不
浏览 6提问于2016-07-12得票数 9
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2回答
我对minimax和alpha beta剪枝在返回“最佳值”方面是如何工作的有一个像样的理解。然而，我不确定“最佳走法”应该被分配到哪里。
我知道最好的走法需要来自传入的原始棋盘，因为我正在寻找一个最大值，所以必须在最大化玩家下分配它。然而，使用我当前的代码会导致最佳操作被一次又一次地重新分配。
例如，如果原始板是O--\n-\n-，则最佳操作为
OX-\n-\n-，然后重新分配给O-X\n-\n--等等。
public int minimax(Board board, int depth, boolean maximizing,int alpha,int beta) {
int be
浏览 0提问于2019-07-13得票数 1
是Matlab语言中的一个求解极小极大约束问题的函数。
在python中有没有等同于fminimax的函数？
浏览 3提问于2018-06-24得票数 1
1回答
我有一个传感器，它每分钟输出一个电压输出，就会不断地收集数据(以蓝色显示)。我有一个参考传感器收集数据(以红色显示)，输出在我感兴趣的单位。我感兴趣的是确定一个缩放因子，这样我就可以缩放蓝色传感器的数据来匹配红色传感器的数据。
通常，我会在任何给定的时间对两个传感器的值做一个简单的线性回归，这会给我一个基于回归斜率的缩放因子。然而，我注意到，红色传感器在感知环境变化方面速度较慢，而且可以在6到15分钟后的任何地方出现--这使得回归变得困难，因为在任何特定时间，这两个传感器可能测量的是不同的东西。
我想知道是否有任何类型的曲线拟合，可以进行这样我可以提取一个缩放因子，以便我可以缩放蓝色传感器的数
浏览 2提问于2017-11-15得票数 1
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我正在做连接4AI，除非游戏继续，直到所有42个空间被填补。
每连续4分就能得到1分。
public int[] Max_Value(GameBoard playBoard, int depth){
GameBoard temp = new GameBoard(playBoard.playBoard);
int h = 0, tempH = 999, tempCol=0;
int myDepth = depth - 1;
int[] tempH2 = new int[2];
boolean noChildren = true;
if(myDept
浏览 0提问于2015-07-21得票数 0
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1回答
我在用MATLAB尝试一些内置函数。我宣布了一个这样的函数：
function y = myFunction(x)
y = cos(4*x) .* sin(10*x) .* exp(-abs(x));
end
然后使用fminbnd查找最小值：
fminbnd(@myFunction,-pi,pi)
这给我的结果是：
ans =
0.7768
但是，当我在myFunction中绘制“[-pi,pi]”时，我用下面的代码得到了下面的图：
>> x = -pi:0.01:pi;
>> y = myFunction(x);
>> plot(x,y)
浏览 5提问于2015-09-30得票数 3
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我有一个关于MCTS的基本问题。我的问题是关于start状态的处理。据我所知，搜索树是通过对有效操作的分支构建的，每次在相同的状态下开始时，都会导致相同的搜索树被遍历。但是，如果每次游戏开始时，游戏的开始状态是不同的呢？(例如，处理不同的卡片)，这是否导致多根节点实质上导致N个不同的搜索树与N个可能组合的已处理的牌？这不意味着如果开始状态不同，我在以前的游戏中构建的搜索树是无用的吗？在MCTS中如何处理不同的开始状态？
提前谢谢你。
浏览 3提问于2013-09-13得票数 1
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1回答
我使用这个库- 来求凸函数的整体极小值.这只是为了开始和工作的一个非凸函数。我用线性回归找到了全局极小值，但问题是粒子群似乎在不同的点上收敛，这取决于我设置的omega和phi(s)的值。通过与线性回归给出的代价进行比较，可以确定这些点不是全局极小值。
这在PSO中是否有可能收敛(值在10次迭代后不变)，还是我在某个地方犯了错误？
浏览 2提问于2018-12-06得票数 2
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学校的一个项目让我用C++ (在上的例子)编写了一个约会游戏，其中计算机玩家必须实现带有α-β剪枝的极大极小算法。到目前为止，我理解了算法背后的目标是最大化潜在收益，同时假设对手会最小化它们。
然而，我读过的资源都不能帮助我理解如何设计极小极大的评估函数，它的所有决策都是基于它的。所有示例都为叶节点分配了任意数字，但是，我需要实际为这些节点分配有意义的值。
直觉告诉我，win叶子节点应该是+1，损失节点是-1，但是中间节点是如何计算的呢？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2010-06-09得票数 6
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2回答
在罗素和诺维格的第三版中，他们给出了博弈树中节点极小极大值的定义(零和，完全信息，确定性)。
节点的极小极大值是处于相应状态的效用(对于MAX)，假设双方从那里到游戏结束都发挥最佳作用。
唯一的问题是，在游戏的设置中，节点的效用只为终端节点定义，那么人们应该如何理解通用节点的效用呢？谢谢。
浏览 4提问于2011-03-02得票数 0
我试图用这个算法求函数的最小值。这不是一个最优的算法，但我现在并不在意。
另外，你也不需要知道算法是如何工作的，但如果你好奇的话，我会在这篇文章的末尾讨论这个问题。其实也没那么难。
归罪算法
function result = fmin(f,a,b,max_error)
if abs(b-a) < max_error
result = (a+b)/2;
else
r1 = a+(b-a)*rand(1,1); r2 = a+(b-a)*rand(1,1);
c = min([r1,r2]); d = max([r1,r2]);
fc = f(c); fd
浏览 0提问于2015-04-26得票数 1
我最近创建了一个Tic Tac Toe Minimax算法，该算法成功地工作了。不久之后，我修改了代码，使之适用于Connect 4。
local variable 'bestMove' referenced before assignment (指极小极大函数中的变量bestMove )
我唯一的方法是从Tac脚趾到Connect 4是showBoard()、getAvailableMoves()和getWinner()函数。
我怀疑问题可能在getAvailableMoves()中，因为板子上可用的移动量在Connect 4中比Toe更可变，这是因为整个堆叠的想法。虽然我确
浏览 1提问于2019-11-10得票数 0
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Minimax算法中的线程处理
、、、、
我正在设计一个3D的Tic-Tac-Toe游戏，并且发现时间是我的Minimax算法能够达到的深度的一个限制。当深度达到6，在时间上基本上是无关紧要的(<1s)，但是对于更高的深度，它确实需要时间。
>Depth 7 = 6 seconds
>Depth 8 = 49 seconds
>Depth 9 = 314 seconds
我没有时间(哈哈！)去检查更高的深度。最大的深度是22，这将让我的AI分析每一个可能的游戏状态，从移动1，永远不会导致用户获胜。
我想在我的Minimax函数中实现线程，但对线程处理相对来说还是比较新的。我的Minimax函数如下所示：
//p
浏览 10提问于2016-11-20得票数 0
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我现在正在重新学习很多PHP，并且我遇到了gmp。
我知道gmp可以添加到PHP中，但是如果你不能呢？
通常的主要上市方法包括：
$max = 10;
for( $prime = 2; $prime <= $max; $prime++ ) {
for( $count = 2; $count < $prime; $count++ ) {
if( $prime % $count == 0 ) {
break;
}
}
if( $count == $prime )
echo "Prim
浏览 1提问于2018-08-15得票数 0
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如果我使用4行创建一个5x5Tictactoai，那么最好的算法是什么。我们应该使用的最初算法是极小值，但每次只给我们10秒的时间。
浏览 7提问于2016-12-14得票数 1
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1回答
我知道的所有黑匣子函数的优化算法，如或，都会返回全局最小值。
我正在寻找一个python算法，它将全局和所有局部极小返回给我。
有解决这个任务的算法吗？
或者，是否有任何全局最小算法也提供局部极小值？
浏览 1提问于2019-08-06得票数 3
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