首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Connect 4 Alpha-beta剪枝可能失败:(

Connect 4是一种经典的策略棋类游戏,目标是在一个垂直的棋盘上先将自己的棋子连成一条直线,可以是水平、垂直或对角线。Alpha-beta剪枝是一种用于优化博弈树搜索的算法,用于减少搜索的节点数量,提高搜索效率。

然而,在Connect 4中使用Alpha-beta剪枝算法时,可能会出现失败的情况。这可能是由于以下原因导致的:

  1. 搜索深度不够:Alpha-beta剪枝算法需要指定搜索的深度,如果深度设置得不够,可能无法找到最优解,从而导致失败。
  2. 启发式函数不准确:Alpha-beta剪枝算法依赖于启发式函数来评估棋局的好坏,如果启发式函数设计不准确或不适用于Connect 4,可能会导致搜索结果不准确,从而失败。
  3. 游戏状态复杂:Connect 4虽然规则简单,但是由于棋盘较大且可能存在多个连线的可能性,导致游戏状态复杂。在这种情况下,Alpha-beta剪枝算法可能无法有效地剪枝,导致搜索时间过长或无法找到最优解。

针对Connect 4 Alpha-beta剪枝可能失败的问题,可以尝试以下改进方法:

  1. 调整搜索深度:增加搜索深度可以提高算法的准确性,但也会增加计算时间。可以根据实际情况进行调整,找到一个合适的平衡点。
  2. 优化启发式函数:设计一个更准确、更适用于Connect 4的启发式函数,可以考虑棋盘上的连线数量、棋子的位置等因素,以更好地评估棋局的好坏。
  3. 使用其他搜索算法:如果Alpha-beta剪枝算法在Connect 4中表现不佳,可以尝试其他搜索算法,如蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)等。

总结起来,Connect 4 Alpha-beta剪枝可能失败的原因主要是搜索深度不够、启发式函数不准确和游戏状态复杂。通过调整搜索深度、优化启发式函数或尝试其他搜索算法,可以提高算法的性能和准确性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

极大极小值算法改进

比如,在五棋子或者 othello 游戏中,在棋盘上不靠近其他棋子的方格中下子将是糟糕的举动,因此会被跳过,而不会导致搜索结果失败。...通常的做法是基于深度为 1 的评估函数得到的优化后的移动位置,进行所有可能移动的排序(评估函数主要是对移动前和移动后位置进行比较)。所以只是搜索前 n 个深度的最佳移动,而不是所有可能的移动。...如果没有获胜的可能,并且你已经检测到强制防御动作,那么你只需要搜索强制移动就行 -- 不需要考虑其他步骤。...Alpha-Beta 剪枝 很经典,且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝 算法。...强大的国际象棋使用 alpha-beta 剪枝算法结合上述两种类型算法实现。简而言之 -- 考量下你的游戏并对你的游戏采用更有意义的方式进行搜索。这是我目前做的最复杂的改进。

56320

【深度】浅述:从 Minimax 到 AlphaZero,完全信息博弈之路(1)

▌冷酷的“上帝”和 Minimax ---- 假设你有一个非常强大的对手,他能够枚举所有可能的下法,那么他就可以画出一个上文说的 Game tree,他可以给所有的终局打分(比如分越高越成功,分越低越失败...为了简单起见,我们假设一个游戏4步后就可以结束,并能够得到一个数字表示结果。 不妨令自己先手,枚举所有可能的走法,我们可以得到一棵 Game tree: ?...下面几小节将介绍一些著名的以减少分支因子为目的的机制 ▌Alpha–beta 剪枝 ---- 可以说,在AlphaGo系列之前,alpha-beta剪枝是棋类游戏游戏中最主要的优化技术之一(可能即使以后也是如此...Futility pruning: 当我们知道估值的最大可能的变动范围后,可以剪去一些无效的分支(比如超出变动范围的)。可以认为是某种精细化的 alpha-beta 剪枝。...为什么选择MCTS+CNN而不是Alpha-Beta剪枝+CNN?MCTS真的比Alpha-Beta剪枝有优势吗? 算法和先验知识:今年NIPS大会之争。

2.4K70
  • 技能 | 只要五步,教你撸一个缩减版国际象棋AI

    黑子的移动是随机的 体验地址:https://jsfiddle.net/lhartikk/m14epfwb/4 步骤2:棋面评估 我们需要研究在某个特定位置,对战双方哪一方更有优势。...在该算法中,可将递归树的所有可能移动探索到特定的深度,并在递归树的子节点处对位置进行评估。...体验地址:https://jsfiddle.net/k96eoq0q/1 步骤四: Alpha-beta 剪枝 Apha-beta剪枝是Minimax算法的优化,允许我们减去搜索树中的一些分支。...如果发现某个走法会导致更糟糕的局势,那么Alpha-beta 剪枝就会停止评估该分支。这个方法不会影响Minimax算法,相反会提升算法速度。...通过alpha-beta剪枝,我们的极大极小算法就会获得极大的提升,演示如下: 查看chess AI的alpha-beta增强版本:https://jsfiddle.net/Laa0p1mh/3/ 步骤五

    1.6K70

    myCobot 280开源六轴机械臂Connect 4 四子棋对弈

    Connect 4 Connect4是今天要介绍的一种策略棋类游戏,也被称为是四子棋。Connect4的游戏目标是在一个垂直放置的6行7列网格中先达成连续四个棋子的横向、纵向或斜向排列。...图片就如动图中所示,这就是connect4。...根据计算机运算量,我们可能只能往前推7,8步,所以这个时候分数就不只-1,1,0这么简单了,会有专门的算法来根据当前结果给不同的分数。Alpha-Beta剪枝算法:这是对极小化极大算法的优化。...它通过剪枝来减少搜索的分支数,从而加快搜索速度。Alpha-Beta剪枝算法利用上下界(Alpha和Beta值)来判断哪些分支可以被丢弃,从而减少搜索的深度。...本文主要介绍了DQN神经算法是如何在Connect4 当中实现的,下一篇文章将介绍机械臂是如何根据的出来的最优解来执行的。

    41720

    现象级的「复联 4」,被预测票房三十亿美金创影史纪录

    万众瞩目的《复联 4 》被预测最终票房会达到 30 亿美元。漫威迷们已经迫不及待地加入火热探讨: ?...Vault 的产品包括 4CAST 平台以及深度观众分析 其创始人兼 CEO David Stiff 介绍说,公司的 4CAST 平台能够只从原始剧本或电影预告片中,收集到的「核心故事 DNA」来分析电影的票房潜力...猜一猜,《复联 4》 最终全球票房会是多少?我赌 30 亿美元,你呢?...超神经百科 α-β 剪枝 Alpha-beta pruning α-β 剪枝是一种搜索算法,用以减少极小化极大算法(Minimax 算法)搜索树的节点数。...Alpha-beta 剪枝是一种对抗性搜索算法,当算法评估出某策略的后续发展比之前策略的差时,就会停止计算该策略的后续发展。

    54430

    使用最大-最小树搜索算法和alpha-beta剪枝算法设计有效围棋走法

    对于棋类而言,棋手会思考如果我下位置1,对方最有可能会下位置2,然后我会下位置3,对方最有可能接着下位置4…如此推演下去,然后他脑子里评估那种下法序列能让自己获得最佳回报,你能推演的层次越深,这意味着你的功力越高深...假设你当前有3中走法,你选择走法1,调用best_result后返回loss,这意味着你选择走法1你会失败;你选择走法2,调用best_result后返回2,着意味着你选择走法2最终会获得平局;你选择走法...对围棋而言,有两种剪枝方式,一种叫位置评估函数,它用于减少树的深度,一种叫alpha-beta剪枝,它用于减少树的宽度,后面我们引入AI技术时,就是要作用到这两种剪枝算法上。...在横向上减少搜索范围的算法叫alpha-beta剪枝,我们看一个具体实例: ?...从上面打印可以看出,一开始机器搜索时耗时很长,达到3秒多,后来一下子加快到不到1秒,这是因为alpha-beta剪枝产生作用,它不用循环棋盘所有位置,只要找到第一个能够减少对手得分的位置即可。

    2.4K21

    隔三岔五聊算法之极小极大算法

    具体介绍 Minimax算法又名极小化极大算法,是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序,这类程序由两个游戏者轮流,每次执行一个步骤。...1)) return α 上述代码depth是最多预测层数限制,函数递归有两个出口,一是到达层数限制即depth 为 0,二是已经递归到叶子节点,在游戏中体现为“死棋“或者有一方已经确定胜利获失败...这个时候我们就要从结果看起,也就是第4步。...当选择多的时候,就需要采取剪枝算法(Alpha-Beta)来减少运算量。...从剪枝算法这个名字我们就能看出,这个算法能让我们剪掉树状图中的一些分支,从而减少运算量 【参考资料】 http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/alphabeta.html

    1.8K10

    游戏 AI 的缘起与进化

    实践中,由于不同的游戏可能涉及的状态空间复杂度不同,该算法的计算复杂度会呈指数级增长,因此往往需要引入剪枝策略来简化搜索的复杂度,例如,使用用于预估局面(结果)的预估函数(Evaluation Function...Alpha-Beta 剪枝是一种用于减少在极小化极大算法中所需评估的节点数的搜索剪枝算法。...图1:一个简单的 Minimax 搜索树(左);带有 Alpha-Beta 剪枝策略的 Minimax 搜索树(右)(来自于http://gameaibook.org/book.pdf) 1992 年,...该算法需要遍历游戏所有的可能状态,因此也需要采用剪枝、估值网络、状态压缩等方法减少计算量。...图4:游戏 AI 发展历史 参考资料: [1]http://www.bridgeguys.com/CGlossary/Computer/CBProgrammers.pdf [2]http://gameaibook.org

    1K30

    AlphaGo背后的力量:蒙特卡洛树搜索入门指南

    简要介绍极小极大(minimax)策略和 alpha-beta 剪枝算法 再次提醒,我们的最终目标是在给定博弈状态的前提下,利用博弈树寻找最有潜力的下一步行动。但这究竟是什么意思呢?...另一种克服博弈树规模过大问题的方法是通过 alpha-beta 剪枝算法来修剪博弈树。...alpha-beta 剪枝是提升版的极小极大算法,它以极小极大算法的形式遍历博弈树,并避免某些树分支的展开,其得到的结果在最好的情况下等于极小极大算法的结果。...alpha-beta 剪枝通过压缩搜索空间提高搜索效率。...第一次模拟结果不幸失败的节点会立刻被舍弃。 因此我们还要有第二个 UCT 组件 exploration。

    1.4K50

    告别手动模式,Python自动化,实现AI五子棋与机对战

    原理简介 对于五子棋这样的博弈类AI,很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍,找到最优的落子点。...当然这样的搜索其计算量是极大的,这时候就需要剪枝来减少计算量。例如下图: [image.png] 其中A代表AI方,P代表人类方。AI方搜索最大值,人类方搜索最小值。...因此Layer3的A1向下搜索的最终结果为4,Layer3的A2向下搜索,先搜索Layer4的P3,获得的分值为6,考虑到Layer2的P1向下搜索时取Layer3的A1和A2中的较小值,而Layer3...的A2搜索完Layer4的P3时,其值就已经必大于Layer3的A1了,就没有搜索下去的必要了,因此Layer3到**Layer4的路径3就可以剪掉了**。...上述搜索策略其实质就是: minimax算法+alpha-beta剪枝算法。 了解了上述原理之后,就可以自己写代码实现了。当然实际实现过程中,我做了一些简化,但万变不离其宗,其核心思想都是一样的。

    96900

    AlphaGo的制胜秘诀:蒙特卡洛树搜索初学者指南

    极小化极大算法(Minimax)和剪枝算法(alpha-beta) 不要忘了,我们的最终目标是在给定博弈状态的情况下,利用博弈树找到最优胜率下法。 但究竟如何实现呢? 这个问题没有直接的答案。...另一种克服博弈树过大问题的方法是通过 alpha-beta 剪枝算法修剪博弈树。alpha-beta 剪枝算法可以看作升级版的极小化极大算法。它以极小化极大的方式遍历博弈树,同时避免某些分支的展开。...其结果在最好的情况下与极小化极大算法结果相同,但优势在于 alpha-beta 剪枝算法通过减少搜索空间提高了搜索效率。...关于极小化极大算法和 alpha-beta 剪枝算法的更多介绍读者可以参考这里(https://www.youtube.com/watch?v=STjW3eH0Cik)。...总之 Minimax / Alpha-beta 剪枝算法已经是非常成熟的解决方案,现在已经被成功用在了各种的博弈引擎中,比如 Stockfish —— Alpha Zero 的主要竞争对手之一。

    1.3K60

    游戏AI的缘起与进化

    实践中,由于不同的游戏可能涉及的状态空间复杂度不同,该算法的计算复杂度会呈指数级增长,因此往往需要引入剪枝策略来简化搜索的复杂度,例如,使用用于预估局面(结果)的预估函数(Evaluation Function...Alpha-Beta 剪枝是一种用于减少在极小化极大算法中所需评估的节点数的搜索剪枝算法。...图1:一个简单的 Minimax 搜索树(左);带有 Alpha-Beta 剪枝策略的 Minimax 搜索树(右)(来自于http://gameaibook.org/book.pdf) 1992 年,...该算法需要遍历游戏所有的可能状态,因此也需要采用剪枝、估值网络、状态压缩等方法减少计算量。...图4:游戏 AI 发展历史 参考资料: [1]http://www.bridgeguys.com/CGlossary/Computer/CBProgrammers.pdf [2]http://gameaibook.org

    67650

    今天,我们来教AI下国际象棋

    首先,你需要对棋子背后的逻辑进行编码,即为每个棋子分配每一次可能的合法移动。 python-chess 库为我们提供了棋子的移动生成和验证,简化了工作,安装方式如下: !...之后使用 Alpha-Beta 剪枝进行优化,这样可以减少执行的时间。 现在让我们深入研究一下 minimax 算法。该算法被广泛应用在棋类游戏中,用来找出失败的最大可能性中的最小值。...negamax 示例 首先,我们将 alpha 设为负无穷大,beta 设为正无穷大,这样两位玩家都能以尽可能差的分数开始比赛,代码如下: except: bestMove = chess.Move.null...search 函数的流程图 下一步是进行 alpha-beta剪枝来优化执行速度。 ?...来自维基百科的 alpha-beta 剪枝说明 代码如下: def alphabeta(alpha, beta, depthleft): bestscore = -9999 if (depthleft

    1.3K20

    清华马少平教授详解:人工智能能做什么?

    由于种种原因,这个系统就失败了。 还有比如世界上第一个成功的商用专家系统R1。82年开始在DEC公司使用,是用来代替向厂家订货的工作的。...其实深蓝系统的主要算法叫做“alpha-beta剪枝算法”,这个算法很早被提出来了,但是直到深蓝系统才获得了很大的成功。这个算法依赖于局面的评估,在当前的局面下是对我有利还是对对方有利。...但是看到深蓝在很多年就获得了成功之后,很多人对象棋产生了误解,认为象棋的可能情况不多,通过暴力穷举就能解决。但其实不是,深蓝的成功很大一部分也在于“Alpha-Beta剪枝”算法的应用。...为什么Alpha-Beta剪枝算法用在围棋上不行呢?是因为“Alpha-Beta剪枝”算法严重依赖于局面的评估。原有的局面评估方式是建立在总结专家经验的基础上的。...所以说围棋是很难总结专家经验的,这也就是应用旧的“Alpha-Beta剪枝算法的计算机围棋,一直处于一种水平不高的状态。 计算机围棋的第一个里程碑在于蒙特卡洛树搜索的引入。

    92860

    详解强化学习多智能体博弈算法——蒙特卡洛树搜索

    随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用,并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能,蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究...游戏玩家的对弈过程就相当于在这个博弈树上进行决策,决策目标是使自己得到的回报尽可能大,对方的回报尽可能小。...这种思想在Alpha-Beta 剪枝算法中得到了很好的体现,而且在一些相对比较复杂的棋类游戏(比如国际象棋)中取得了较好的效果。...著名的深蓝(Deep Blue)计算机上运行的算法就是基于Alpha-Beta剪枝算法,这个算法在有充分的硬件资源的情况下能够做相对比较深的博弈树搜索,而且早在1997年的时候,当时的硬件水平加上Alpha-Beta...剪枝算法就能击败当时的世界冠军。

    2.3K30

    再进化!通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难

    相比之下,2016 年世界象棋算法锦标赛(TCEC)的冠军 Stockfish 就是一个使用人类高手的手工特征、精细调节过的权重、alpha-beta 剪枝算法、加上大规模启发式搜索和不少专门的国际象棋适配的程序...之间的具体区别有以下几个: AlphaGo Zero 会预计胜率,然后优化胜率,其中只考虑胜、负两种结果;AlphaZero 会估计比赛结果,然后优化达到预计的结果的概率,其中包含了平局甚至别的一些可能的结果...Stockfish、Elmo 和 AlphaGo Zero(训练时间为 3 天)进行了实际的比赛,分别 100 场,每步的思考时间限制为一分钟;AlphaGo Zero 和 AlphaZero 都运行在配备 4...Stockfish 和 Elmo 的对比中,这个提升显得相当明显:AlphaZero 下国际象棋只需要每秒搜索 8 万个位置,Stockfish 的数字是 7 千万;AlphaZero 下日本象棋要每秒搜索 4...DeepMind 的研究人员甚至由此开始质疑以往人们认为下棋任务中 alpha-beta 剪枝算法优于蒙特卡洛树搜索的观念到底是不是正确的。

    85300

    AlphaGo对战李世石谁能赢?两万字长文深挖围棋AI技术(一)

    MiniMax搜索/Alpha-Beta剪枝和象棋 这个算法最早是冯诺依曼提出来的。其实每一个下棋的人可能都在不自觉的使用这个算法,只不过没有形式化的语言描述出来而已。...Alpha-Beta剪枝 (from https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha%E2%80%93beta_pruning) 假设minimax是4层的深度优先搜索,并且是如图的从左到右的顺序...因为第0层的节点的值已经>=5了,而第1层的右边那个节点已经=4))=3。 当然上面是非常形式化的描述,其实在实际的下棋过程中我们可能自觉不自觉的使用了alpha-beta剪枝。...alpha-beta能否剪枝非常依赖于搜索的顺序,如果把最优的走法先搜索,那么能得到最大程度的剪枝。所以这个树的展开顺序非常重要。一般会使用很多启发式规则来排序。

    78550

    游戏人工智能 读书笔记 (五) AI算法简介——树搜索

    在Best-First Search中,我们通过用AI的目标以某种方式来指导AI的搜索过程,让AI尽可能的优先搜索那些更有可能到达我们目标的节点。这中间,在业界中被广泛应用的是A*算法。...在叶子结点的值(Value)是由终局的状态决定的,如获胜收益为1,失败收益为-1。最终,每个状态节点上都会有一个值。对于玩家来说,每次行动的时候都选取值最大的节点。...另外一个提高搜索效率的方法是alpha-beta剪枝,从算法原理上来说,当我们在博弈树第L层(轮到玩家行动)的时候,我们需要搜索玩家可能的N个动作节点 的时候,如果我们在搜索前t个Node的时候,...同理可得在搜索对手的极值的时候,也可以用类似的方法来剪枝。只是最小值变成了最大值。 可以看到,即使加上一些剪枝和规则判断的过程,Minimax搜索的过程效率还是不高的。...4.jpg 一个MCTS 在 吃豆人上的应用(Maastricht MCTS Controller) 可以看到,在Roll-Out的时候,通过随机的从某个子节点往下走子,实际上在次数足够多的情况下,是对该节点对应的状态的好坏的一种无偏估计

    1.2K62

    AlphaGo对战李世石谁能赢?两万字长文深挖围棋AI技术(一)

    MiniMax搜索/Alpha-Beta剪枝和象棋 这个算法最早是冯诺依曼提出来的。其实每一个下棋的人可能都在不自觉的使用这个算法,只不过没有形式化的语言描述出来而已。...高手和低手的差别也在于此,对于那种很明显的好坏,大家都能看得出来;而有些局面,对于低手来说可能觉得局面双方还差不多,但是在高手看来胜负早已了然于胸了。 Alpha-Beta剪枝 ?...因为第0层的节点的值已经>=5了,而第1层的右边那个节点已经<=4了,所以不管它的第三个孩子得分多少,第0层都不会选择了,所以可以把它剪枝掉了。max(5, (<=4))=5。 ?...类似的,对手在MIN的时候也可以剪枝,min(3, (>=4))=3。 当然上面是非常形式化的描述,其实在实际的下棋过程中我们可能自觉不自觉的使用了alpha-beta剪枝。...alpha-beta能否剪枝非常依赖于搜索的顺序,如果把最优的走法先搜索,那么能得到最大程度的剪枝。所以这个树的展开顺序非常重要。一般会使用很多启发式规则来排序。

    83350
    领券