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在最近的一项任务中，我们被赋予了创建黑白棋/黑白棋 AI的任务，该 AI 可以在1 秒内进行有效移动。我从一个简单的机器人开始，它采用所有可用的动作并根据值对它们进行评分。在第二个机器人上，我还为排名添加了移动性价值。现在我制作了一个机器人，它使用 minmax 3 向前搜索并根据分数评估这些动作。我的问题是，它被得分/移动性领先一步的机器人击败。有可能还是我对 AI 进行了错误的编码？是因为我只提前 3 步搜索吗？

我的机器人从这个开始：

possible_moves = self.get_available_moves(board,self.my_color,self.opponent_color)
for [x, y] in possible_moves:
    new_board = self.make_board_copy(board)
    new_board[x][y] = self.my_color
    new_alpha = self.minmax(new_board,1,alpha,beta)
    if new_alpha > alpha:
        alpha = new_alpha
        best_move = [x,y]

然后到这个：

    def minmax(self, board, depth, alpha, beta):
    # END NODE
    if depth == self.max_depth:
        return self.evaluate(board)
    else:
        # MAX NODE = MY MOVE
        if depth % 2 == 0:
            possible_moves = self.get_available_moves(board,self.my_color,self.opponent_color)
            for [x, y] in possible_moves:
                new_board = self.make_board_copy(board)
                new_board[x][y] = self.my_color
                new_alpha = self.minmax(new_board,depth+1,alpha,beta)
                if new_alpha > alpha:
                    alpha = new_alpha
                if alpha > beta:
                    return alpha
            return alpha
        # MIN NODE
        else:
            possible_moves = self.get_available_moves(board,self.my_color,self.opponent_color)
            for [x,y] in possible_moves:
                new_board = self.make_board_copy(board)
                new_board[x][y] = self.my_color
                new_beta = self.minmax(new_board, depth + 1, alpha, beta)
                if new_beta < beta:
                    beta = new_beta
                if beta < alpha:
                    return beta
            return beta

我检查了很多次代码，但仍然无法确定我的代码是否有问题，或者 AI 是否因为搜索不够深入而被击败。

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如果它使用相同的评估，我认为较低深度的搜索不太可能击败较高深度的搜索，而且可能是不可能的。

你能解释一下 alpha 和 beta，以及 minmax 的更多功能，或者显示更多代码吗？alpha 和 beta 总是积极的吗？

我认为您的奇数节点功能可能有问题：

if new_beta < beta:
    beta = new_beta
if beta < alpha:
    return beta

如果 alpha 和 beta 都是正值，那么您希望第一行是

if new_beta > beta:

这也取决于您在棋盘上的位置得分。这显然非常重要——我不知道你的 AI 是否试图从比赛中学习这一点，或者你是否已经根据各种位置因素和判断对其进行了评估。

于 2016-10-21T00:16:36.647 回答