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文档简介

博弈:诸如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动。其中最简单的一种称为双方完备博弈

博弈是AI研究的起源和动力之一，是启发式算法所针对的一个重要领域1、提供了可构造的任务领域，能明确判断成功或失败2、博弈问题是对AI研究提出了严峻的挑战。

如何表示博弈问题的状态、博弈的过程和博弈的知识？极大极小搜索思想1、极大极小策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的步法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解定义一个静态估价函数f,以便对棋局的态势作出优劣评估

规定：MAX和MIN代表对弈双方P代表一个棋局(即一个状态）有利于MAX的态势，f(p)取正值有利于MIN的态势，f(p)取负值态势均衡，f(p)取零值2、MINMAX的基本思想：(1)当轮到MIN走步时，MAX应该考虑最坏的情况（即f(p)取极小值）(2)当轮到MAX走步时，MAX应该考虑最好的情况（即f(p)取极大值）(3)评价往回倒推时，相应于两位棋手的对抗策略，交替使用（1）和（2）两种方法传递倒推值。算法分析和举例例子：一字棋（或井字棋）算法分析设棋局为P，估价函数为e(P)。规定：(1)若P对任何一方来说都不是获胜的位置，则e(P)=e(所有空格都放上MAX的棋子后三字成一线的总数)-e(所有空格都放上MIN的棋子后三字成一线的总数)(2)若P是MAX必胜的棋局，则e(P)＝+∞。(3)若P是MIN必胜的棋局，则e(P)＝-∞。

比如P如右图示,则e(P)=6-4=2叉代表MAX

方，圆圈代表MIN方

向上值的传播规则：若父状态在MIN层，那么孩子中最小值被传递上去若父状态在MAX层,那么孩子中最大值被传递上去算法分析①MAXMINMAX由于上图所示位置具有最大的倒推值，它应当选取为MAX的第一步（正好是MAX的最好的优先走步）算法分析②

现在图中MAX有两个可能“最好的”优先走步，假设MAX走了图上指明的那一步

MAXMIN算法分析③MAXMIN

如上图，

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