Transcript αβ枝狩り

人工知能
ミニマックス枝狩：
オープンリストを表示する
Lecture 6
アルファ・ベータ枝刈
１
２
先手が選択
始ノードSで先手は二つの枝のうちどちらかを選択する：
探索プログラムはまずSをopenListにいれ、解かどうか調べる
Sは解ではないので、これをopenListから出して、子ノード
１と2をopenListに入れる
アルファ・ベータ枝刈
１
２
相手が選択
アルファ・ベータ枝刈
Open
List
更新された
αβ（n)
S
1,2
１
２
3,4,2
αβ（3）＝(5，5)
7,8,9,4,2 αβ（3)=(3,∞）
７
８
９
３
５
４
8,9,4,2
αβ（3)=(5,∞）
9,4,2
αβ（3)=(5,5）、
αβ(1)=(-∞,5)
アルファ・ベータ枝刈
Open
List
更新された
αβ（n)
S
αβ（１）＝(-∞，5)
１
αβ（３）＝(５，５)
２
1,2
3,4,2
7,8,9,4,2 αβ（3)=(3,∞）
７
８
９
３
５
４
8,9,4,2
αβ（3)=(5,∞）
9,4,2
αβ（3)=(5,5）、
αβ(1)=(-∞,5)
アルファ・ベータ枝刈
αβ（1）＝(-∞，5)
αβ（４）＝(4,∞）
７
８
９
３
５
４
更新された
αβ（n)
10,11,12,2
αβ(4)=（4,∞）
11,12,2
αβ(4)=（5,∞）
ここで親ノード１
の範囲が5以下
であることから
親ノード1は5に
確定し、ノード４
以下をαカット
するため、ノー
ド12は調べる
必要がない
２
１
αβ（3）＝(5,5)
Open
List
4,2
１０
１１
１２
４
５
７
アルファ・ベータ枝刈
(5,∞）
(5,5)
２
１
X
(5,5)
(5,5)
７
８
９
３
５
４
１０
１１
１２
４
５
７
枝狩り：βカットの場合
節１のβ以
上の範囲に
(-∞，5)
１
αβ（４）＝(-∞ ，5)
節４の範囲
が来ると
X
１2
その子節は
もう調べる
必要なしと
して カット
枝狩り：αカットの場合
節１のα以
下の範囲に
(5, ∞)
αβ（４）＝(-∞ ，5)
2
X
節2の範囲
が来ると
その子節は
もう調べる
必要なしと
して カット