将 Alpha Beta Pruning 算法应用于此树时遇到问题

Question

我正在尝试将 alpha beta 修剪算法应用于这个给定的树。

当我点击节点 C 时我被卡住了，因为在展开 B 的所有子节点后，我给 A >= -4，然后我展开 C 得到 I =-3，它大于 -4 (-3 >= -4)。因此，我是否将 A 更新为 -3？如果是这样，那么我之后是否修剪 J 和 K 因为 -3 >= -3 ？当我处理这个例子时，我修剪了 J、K、M 和 N。我真的不确定这个 =(

编辑：

另一个问题：在探索 B 并将 B 的值传递给 A 之后，我们是否将该值传递给 C 进而传递给 I？我看到一个例子就是这种情况。这里是：http://web.cecs.pdx.edu/~mm/AIFall2011/alphabeta-example.pdf

然而，在这个例子中，http://web.cecs.pdx.edu/~mm/AIFall2011/alphabeta-example.pdf，它似乎没有向下传递值，而是似乎只向上传播值。我不确定哪一个是正确的，或者它是否会产生影响。

Answer 1

展开B的所有子节点后，A就有α=-4, β=∞。

当你到达I，然后是α=-4, β=-3。 α < β 所以J 和K 不会被修剪。需要对它们进行评估以确保它们不小于 -3，从而降低对 C 的评估。 C展开后，A的值更新为α=-3, β=∞。在评估 J 时，您不能使用更新后的 alpha 值 A，因为它还没有更新。

J 和 K 如果 I 改为 -5 将被修剪。在那种情况下，J 和 K 是什么无关紧要，因为我们已经知道 C 的评估比 B 差，因为 -5 < -4 和 J 和 K 只能做到这一点更糟。

每个节点将 alpha 和 beta 值传递给它的子节点。然后，孩子们将根据轮到谁来更新他们自己的 alpha 或 beta 值副本，并返回该节点的最终评估。然后用于更新父级的 alpha 或 beta 值。

例如见Alpha-Beta pruning：

function alphabeta(node, depth, α, β, Player)         
    if depth = 0 or node is a terminal node
        return the heuristic value of node
    if Player = MaxPlayer
        for each child of node
            α := max(α, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player)))     
            if β ≤ α
                break // Beta cut-off
        return α
    else
        for each child of node
            β := min(β, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player)))     
            if β ≤ α
                break // Alpha cut-off
        return β

// Initial call
alphabeta(origin, depth, -infinity, +infinity, MaxPlayer)

Answer 2

每当我需要刷新对算法的理解时，我都会使用这个： http://homepage.ufp.pt/jtorres/ensino/ia/alfabeta.html

您可以在那里输入您的树并逐步执行算法。您想要的值是：

3 3 3 3

-2 -4 3 等

我发现从一个例子中推导出算法可以加深理解。