阿尔法贝塔剪枝算法的优点?(阿尔法贝塔剪枝的效率一定比单纯的mini x算法效率高)
一,阿尔法贝塔剪枝算法的优点?
阿尔法贝塔剪枝算法有很多优点。
1. 通过阿尔法贝塔剪枝算法，我们可以实现在搜索树的构建中快速剪枝，在保证算法搜索准确性的同时可以加快搜索速度。
2. 阿尔法贝塔剪枝算法可以有效地避免后续状态的重复搜索，减少搜索开销，并节省时间。
3. 该算法可以获取更少的搜索深度，在规定时间内获得更好的搜索结果。
阿尔法贝塔剪枝算法在人工智能领域中被广泛使用，特别是在博弈和搜索问题上有着很好的效果。
此外，阿尔法贝塔剪枝算法还可以用于其他领域，如图像处理、信号处理、机器视觉、模式识别等等。
二,阿尔法β剪枝
α-β剪枝技术 首先分析极小极大分析法效率，上述的极小极大分析法，实际是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值，至使极小极大分析法效率较低。于是在极小极大分析法的基础上提出了α-β剪枝技术。 α-β剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。具体的剪枝方法如下： (1) 对于一个与节点min，若能估计出其倒推值的上确界β，并且这个β值不大于 min的父节点(一定是或节点)的估计倒推值的下确界α，即α≥β，则就不必再扩展该 min节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对min父节点的倒推值已无任何影响 了)。这一过程称为α剪枝。 (2) 对于一个或节点max，若能估计出其倒推值的下确界α，并且这个α值不小于 max的父节点(一定是与节点)的估计倒推值的上确界β，即α≥β，则就不必再扩展该max节点的其余子节点了(因为这些节点的估值对max父节点的倒推值已无任何影响 了)。这一过程称为β剪枝。
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