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山东大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (6): 1-7.

• 机器学习与数据挖掘 •    下一篇

一种新的博弈树搜索方法

张明亮 李凡长   

  1.  张明亮 ：苏州科技学院电子与信息工程学院, 江苏 苏州 215011; 
    张明亮   李凡长：.苏州大学计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 215006
  • 收稿日期:2009-07-19 出版日期:2009-12-16 发布日期:2009-12-16
  • 通讯作者: 李凡长(1964-),男,云南宣威人,教授,博士生导师,主要研究领域为人工智能、李群机器学习、动态模糊逻辑、多Agent系统.E-mail: lfzh@suda.edu.cn
  • 作者简介:张明亮(1965-),男,江苏赣榆人,副教授,硕士,主要研究领域 为博弈论、计算机应用系统等.E-mail: zml@mail.usts.edu.cn.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60775045)

A new search method for a game tree

  1.   ZHANG Ming-Liang：Electronics ＆ Information College, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215011, China;
     ZHANG Ming-Liang, LI Fan-Chang： College of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215006, China
  • Received:2009-07-19 Online:2009-12-16 Published:2009-12-16

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2536

摘要：

通过对机器博弈主要搜索算法的深入分析和实践,提出了在博弈树一层结点中以广度优先方式,运用接力式空窗探测技术反复淘汰到只剩一个结点的新搜索方法. 该方法面向应用,搜索过程易控,理论上的最小搜索极限小于极小博弈树. 对比实验表明,该算法平均搜索效率高于PVS搜索和MTD(f)方法，并且使用该方法的迭代深化对博弈树优化效果最佳,从而使迭代深化搜索应用范围更加广泛. 

关键词: 博弈树, 极小树, 空窗探测, 迭代深化, 广度优先, 五子棋

Abstract:

A new search method was given for a game-tree with breadth-firstin the first layer nodes and continuously minimal window test by deep analysis on game-tree search algorithms. It was good for the application and the processof search was easier for control, and may build a smaller search tree than the minimalgame-tree in theory. Comparison experiments indicate that the efficiency of thistechnique outperforms the PVS and MTD(f) method. Another speriority is tooptimize a game-tree by an iterative-deepening search, and to make the overall efficiency of iterative-deepening exceed a one-off game tree search.

Key words: game-tree;  minimal tree; null window search; iterative-deepening search; breadth-first; gobang

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Abstract

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