Темы курсовых работ по «Технология программирования (Python)»
жүктеу/скачать 0,69 Mb.
|
Курсовые работы Python
| Альфа-бета-процедура
Для выполнения альфа-бета-процедуры поиска минимакса начните с перебора дерева игры в глубину. Каждому узлу приписывается предварительная оценка (ПО) и окончательная оценка (ОО). Для листьев как ПО, так и ОО равна статической оценке. ПО во внутренних узлах Макса равна максимуму из ОО преемников этого узла, в узлах Мина — минимуму. Всякий раз, когда ПО меняется, мы проверяем, не следует ли прекратить раскрытие этого узла. (Первоначально ПО равна −∞ во внутренних узлах Макса и +∞ во внутренних узлах Мина). В узле Макса происходит отсечение всякий раз, как только ПО этого узла становится не меньше ПО какого-либо предшественника этого узла, принадлежащего Мину. Аналогично в узле Мина отсечение происходит, когда его ПО становится не больше ПО какого-либо из предшественников, принадлежащего Максу. При отсечении узла его ПО становится его ОО. Вам следует убедиться, что альфа-бета-процедура всегда выбирает тот же ход, что и обычная минимаксная процедура. Тема. Напишите программу для игры в калах, использующую альфа-бета-процедуру. Ваша программа должна уметь играть как против человека за терминалом, так и против самой себя. Следует предусмотреть возможность изменения глубины d просмотра, числа к камней в каждой лунке, а также замены игрока, делающего первый ход. Вывод позиций и ввод ходов следует представить в наиболее удобной форме. По требованию программа должна выдавать на печать дерево ходов. Чтобы с программой было интересно играть, она должна случайным образом выбирать ход из нескольких равноправных (как обычно, эту возможность следует отключать на время отладки). Указания исполнителю. Несмотря на многословное описание, сама программа для игры в калах довольно проста. Основную трудность составляет построение структуры данных для представления игровых деревьев и обеспечение должного порядка создания и уничтожения этих деревьев. Вам, вероятно, придется написать свои собственные программы, которые будут выделять пространство для деревьев и собирать освобождающуюся память. Требование эффективности по времени работы накладывает ограничение на глубину просмотра; учитывайте это в программах порождения дерева. Вероятно, имеет смысл обеспечить относительную независимость минимаксной процедуры от остальной части программы, с тем чтобы изменения минимаксной процедуры не влияли на всю программу. Развитие темы. Хотя в литературе, указанной в библиографии, содержится большое число модификаций альфа-бета-процедуры, мы обсудим здесь только две из них. В первой делается попытка повысить эффективность отсечения. Работа альфа-бета-процедуры основана на том, что хорошие ходы (за обоих игроков) прекращают анализ худших ходов. Поэтому, чем раньше мы будем находить хорошие ходы, тем чаще будут отсекаться плохие. Итак, следует попытаться в первую очередь раскрывать хорошие ходы. В методе с фиксированным упорядочением непосредственные преемники узла упорядочиваются с помощью статической оценочной функций до их анализа. Первым раскрывается узел с наилучшей оценкой. Статическая оценочная функция, как мы надеемся, хорошо предсказывает окончательный результат, получаемый с помощью просмотра, следовательно, эта процедура повышает вероятность того, что сначала будут рассматриваться хорошие ходы. В узлах Мина в первую очередь следует рассматривать преемники с минимальной оценкой. Еще одно обобщение состоит в изменении статической оценочной функции. Часто используют оценку, равную разности числа всех камней на стороне Макса (в калахе и лунках) и числа камней на стороне Мина. Можно применить любую простую линейную функцию от 14 значений для всех лунок. Наилучшую такую функцию можно выбрать при помощи турнира. Не забывайте, однако, что главным фактором, определяющим силу игрока, является, до всей видимости, глубина просмотра. жүктеу/скачать 0,69 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|