prolog alpha-beta 意外结果答案

【问题标题】：prolog alpha-beta unexpected resultsprolog alpha-beta 意外结果
【发布时间】：2021-02-03 19:46:28
【问题描述】：

我已将书中的通用 alpha-beta 修改为深度限制。当打印出最佳位置搜索结果时，它有时会起作用，有时我会得到一个令人讨厌的结果，例如数字 8。

这是来自“人工智能序言”的非常通用的 alpha-beta。我正在尝试缩小问题是否与 alpha-beta 或我的代码中的其他地方有关。

有人可以告诉我这个深度受限的 alpha-beta 是否可行？

代码如下：

alphabeta(Pos, Alpha, Beta, GoodPos, Val, Depth):-
   Depth > 0,
   moves(Pos, PosList), !,
   boundedbest(PosList, Alpha, Beta, GoodPos, Val, Depth);
   get_pos_value(Pos,Val).                              % static value of position

boundedbest([Pos | PosList], Alpha, Beta, GoodPos, GoodVal, Depth):-
   NewDepth is Depth - 1,
   alphabeta(Pos, Alpha, Beta,_,Val, NewDepth),
   goodenough(PosList, Alpha, Beta, Pos, Val, GoodPos, GoodVal, Depth).

goodenough([],_,_,Pos, Val, Pos, Val,_):- !.                % no other candidate

goodenough(_,Alpha,Beta, Pos, Val, Pos, Val,_) :-
   min_to_move(Pos), Val > Beta, !;                 % Maximizer attainded upper bound
   max_to_move(Pos), Val < Alpha,!.                 % Minimizer attained lower bound

goodenough(PosList, Alpha, Beta, Pos, Val, GoodPos, GoodVal, Depth):-
   newbounds(Alpha, Beta, Pos, Val, NewAlpha, NewBeta), % refine bounds
   boundedbest(PosList, NewAlpha, NewBeta, Pos1, Val1, Depth),
   betterof(Pos,Val, Pos1, Val1, GoodPos, GoodVal).

newbounds(Alpha, Beta, Pos, Val, Val, Beta):-
   min_to_move(Pos), Val > Alpha, !.                    % Maximizer increased lower bound

newbounds(Alpha, Beta, Pos, Val, Alpha, Val):-
   max_to_move(Pos), Val < Beta, !.                 % Minimizer decreased upper bound

newbounds(Alpha, Beta, _, _ , Alpha, Beta).             % otherwise bounds unchanged

betterof(Pos, Val,Pos1, Val1, Pos, Val):-               % Pos better than Pos1
   min_to_move(Pos), Val > Val1,!;
   max_to_move(Pos), Val < Val1,!.

betterof(_,_,Pos1,Val1,Pos1,Val1).                      % Otherwise Pos1 better

【问题讨论】：

我讨厌成为一个固执己见的人，但这不是一个精心设计的 SO 问题。您可以将其发布在 Stack Exchange 的“代码审查”上；或者您可以调试您的代码，尝试尽可能地靠自己，然后重新制定您的问题，以便可以在不费力气的情况下对其进行调查。至少，你应该展示你是如何运行你的代码的，说出你期望的结果，出乎意料的结果等等。（顺便说一句，很多不寻常的编写代码（剪切，分号......）我猜这在你使用的原始代码中是这样的？）
您的代码不完整：什么是 min_to_move 和 max_to_move ？确定是否有必要切割，例如在betterof，或者goodenough第二个子句中。
Min to move 检查是否变黑，max to move 检查是否变白。 move() 匹配所有下一个合法棋盘位置

标签： prolog minimax alpha-beta-pruning

【解决方案1】：

这里有一些关于这些谓词 goodenough 和 betterof 的 cmets，它们的写法相同。我想当 Val > Val1 或 Beta 时，您需要 min_to_move，而在 Val

goodenough(_,Alpha,Beta, Pos, Val, Pos, Val,_) :-
   min_to_move(Pos), Val > Beta, !;                 % Maximizer attainded upper bound
   max_to_move(Pos), Val < Alpha,!.                 % Minimizer attained lower bound

betterof(Pos, Val,Pos1, Val1, Pos, Val):-           % Pos better than Pos1
   min_to_move(Pos), Val > Val1,!;
   max_to_move(Pos), Val < Val1,!.

也许写得更明确：

goodenough(_,Alpha,Beta, Pos, Val, Pos, Val,_) :-
    Val > Beta, !,
    min_to_move(Pos).
goodenough(_,Alpha,Beta, Pos, Val, Pos, Val,_) :-
    Val < Alpha, !,
    max_to_move(Pos).

这段代码表明有些情况没有被你的析取处理好，解释为失败。这是故意的吗？

在 goodenough/8 中，如果参数 5 Val 与参数 7 Val 不同，则谓词失败。这是故意的吗？

我的印象是你提前优化了代码！

【讨论】：

是的，这就是它在“人工智能的序言编程”一书中的显示方式，我添加了 Depth 参数以允许更浅的搜索。