我有一个尽可能简单的负极大算法,用于评估Tic Tac Toe中的位置。游戏的状态以一个数组的形式存储在numpy中,X的棋子由1表示,O的棋子由4表示。我刚刚测试了一下,发现:negaMax(a, 6, 1) # Returned zero as it should这意味着我的算法认为它已经找到了一种方法,让X在Tic Tac Toe的游戏中七次获胜,这显然是不可能对抗正派游戏的。elif winCh
我想使用深度优先搜索来解决极大极小问题;然而,为了使我的算法能够完成并始终有一个解决方案,我使用迭代DFS (因此找到所有一层深的节点,然后是两层,然后是三层)。我希望能够在经过一定时间后中断搜索,然而,除了将递归算法转换为带有堆栈的迭代算法并检查每次循环的时间(这似乎效率很低),或者将结束时间传递到所有递归调用中并在每次调用开始时进行检查(这似乎比迭代更低效和更复杂伪码: if depth = 0 or node is a te
最近,我实现了一个递归的negamax算法,我使用OpenMP并行化了这个算法。有趣的是:for (int i = 0; i < (int) pos.size(); i++) int val = -negamax(posbest = val; }在我的Intel i7 (4个物理内核和超线程)上,我观察到一些非常奇怪的事情:在运行该算法时我理解算法</em
我正在尝试为我的国际象棋引擎写一个negamax搜索算法,但是我似乎不能让它工作。我使用wikipedias伪代码作为示例,但不知何故它并没有产生预期的结果。一定是我的negamax实现出了问题。 """ Implements a minimax algorithm. """self.move in self.move_list: