Alpha_score=-inf

Alpha_score = -inf 是将变量 Alpha_score 初始化为负无穷大。在MATLAB中，-inf 表示负无穷大，用于表示一个比任何实数都小的值。

这个语句可以用于在后续的计算中，将 Alpha_score 的初始值设置为一个非常小的值，以便在后续的比较和更新中能够被更大的值替换。通常，在使用 Alpha-beta 剪枝算法进行搜索时，将 Alpha_score 初始化为负无穷大是常见的做法，以确保初始的 Alpha_score 值可以被搜索到的更大值所更新。

相关问题

Alpha_score = float("inf")

这行代码的作用是将Alpha_score初始化为正无穷大，通常用于灰狼优化算法中的最优解初始化。这样做的目的是在后续的迭代中，通过比较当前的目标函数值和Alpha_score的大小关系，更新Alpha_score并记录最优解。在算法开始时，Alpha_score被设置为正无穷大，这样可以确保第一次比较时当前的目标函数值一定小于Alpha_score，从而进行更新。

那如何改成强制结束搜索并返回当前的最佳得分const int limit_time = 10; // 时间限制，单位为秒 int min_max(int w[][COL], int depth, int alpha, int beta, int player, int(*eval_func_new)(int w[][COL])) { // 如果到达搜索深度或棋盘已满，则返回当前局面的得分 if (depth == 0 || is_full(w)) { return eval_func_new(w); // 调用评估函数计算得分 } // 初始化最佳得分 int best_score = (player == BLACK ? -INF : INF); // 记录搜索开始时间 time_t start_time = time(NULL); // 遍历所有空位 for (int i = 0; i < ROW; i++) { for (int j = 0; j < COL; j++) { if (w[i][j] == '.') { // 如果这个位置为空 w[i][j] = (player == BLACK ? 'x' : 'o'); // 放置当前玩家的棋子 // 递归调用自身，计算对手在下一步的最优决策，并取相反数作为当前玩家的得分 int score = -min_max(w, depth - 1, -beta, -alpha, 1 - player, eval_func_new); w[i][j] = '.'; // 还原棋盘状态 // 更新最佳得分 if (score > best_score) { best_score = score; } // 更新剪枝上限 alpha if (best_score > alpha) { alpha = best_score; } // 执行 alpha-beta 剪枝 if (beta <= alpha) { break; } } // 判断搜索时间是否超过限制 if (time(NULL) - start_time >= limit_time) { return best_score; } } }

可以在循环中增加一个判断，判断当前时间是否超过限制，如果超过限制，则直接返回当前的最佳得分。修改后的代码如下：

const int limit_time = 10; // 时间限制，单位为秒

int min_max(int w[][COL], int depth, int alpha, int beta, int player, int(*eval_func_new)(int w[][COL])) {
    // 如果到达搜索深度或棋盘已满，则返回当前局面的得分
    if (depth == 0 || is_full(w)) {
        return eval_func_new(w); // 调用评估函数计算得分
    }

    // 初始化最佳得分
    int best_score = (player == BLACK ? -INF : INF);

    // 记录搜索开始时间
    time_t start_time = time(NULL);

    // 遍历所有空位
    for (int i = 0; i < ROW; i++) {
        for (int j = 0; j < COL; j++) {
            if (w[i][j] == '.') { // 如果这个位置为空
                w[i][j] = (player == BLACK ? 'x' : 'o'); // 放置当前玩家的棋子

                // 递归调用自身，计算对手在下一步的最优决策，并取相反数作为当前玩家的得分
                int score = -min_max(w, depth - 1, -beta, -alpha, 1 - player, eval_func_new);

                w[i][j] = '.'; // 还原棋盘状态

                // 更新最佳得分
                if (score > best_score) {
                    best_score = score;
                }

                // 更新剪枝上限 alpha
                if (best_score > alpha) {
                    alpha = best_score;
                }

                // 执行 alpha-beta 剪枝
                if (beta <= alpha) {
                    break;
                }
            }

            // 判断搜索时间是否超过限制
            if (difftime(time(NULL), start_time) >= limit_time) {
                return best_score;
            }
        }

        // 判断搜索时间是否超过限制
        if (difftime(time(NULL), start_time) >= limit_time) {
            return best_score;
        }
    }

    // 返回最佳得分
    return best_score;
}

修改后的代码中，在每次循环中和循环结束后都会判断当前时间是否超过限制，如果超过限制则直接返回当前的最佳得分。同时，使用 `difftime` 函数来计算时间差，以秒为单位。