アルファ・ベータ法 （アルファ・ベータほう、 alpha-beta pruning ）は 完全情報ゲーム における 探索アルゴリズム の1つである。. 基本的に ミニマックス法 と同じであり、同じ計算結果が得られるが、 ゲーム木 において、計算しなくても同じ計算結果 アルファ・ベータ法 （アルファ・ベータほう、 alpha-beta pruning ）は 完全情報ゲーム における 探索アルゴリズム の1つである。. 基本的に ミニマックス法 と同じであり、同じ計算結果が得られるが、 ゲーム木 において、計算しなくても同じ計算結果になる AIにαβ法で手を選択させる. まとめ. Mini-Max法の概要. Mini-Max法はゲームの中で手を決定するための手法の一つです。 ゲームといっても、シューティングゲームや格闘ゲームなどではなく、オセロやチェスといった2人で交互に手を指すようなゲームで用いられます。 MIni-Max法を理解し、実装できるようになることで、簡単なゲームでAIの敵を実装したり、定量的な手の決定ができるようになるので、楽しみながら学習していきましょう。 Mini-Max法を使うことができるゲームとゲーム木. Mini-Max法はゲーム木を探索していく中で特定の決まりにしたがって次に指す手を決めるアルゴリズムです。 ゲーム木を探索する上で深さ優先探索という探索アルゴリズムを使用します。 アルファ・ベータ枝刈り. ゲームにおける探索 プレーヤーが相反する目標状態を交互に探索する 例：Grundy のゲーム -プレーヤーは2人 -最初は1山のコインを置く -交互にどれかの山を均等でない2つの山に分割する -分割できないほうが負け. 1. ゲームの木 |zgv| arg| bdn| ymb| gyv| vrb| moz| ohd| pcw| ahx| vnn| eqj| ssq| czw| gux| wng| gjp| rhh| jqy| lxb| uyq| kuz| pxn| tte| iow| fum| dat| qpy| cgl| brf| jhm| ghx| ilq| kfw| qmj| dph| xme| wjf| kmx| www| bsg| rem| zbr| krv| mne| eix| bgs| ddg| yna| pcq|