# if an obs is in max layer, then the agent is supposed to select the action with max score # alpha represents the lower bound of the value of this node def _max(self, obs, last_move, alpha, beta, depth): self._last_move_list.append(last_move) if depth == 0: score_atk, score_def = self.evaluate(obs) self._last_move_list.pop() score = score_atk if score_atk > score_def else -score_def return score pos_list = self.generate(obs) for i, j in pos_list: obs[i][j] = self.color value = self._min(obs, (i, j), alpha, beta, depth - 1) if value > alpha: alpha = value obs[i][j] = 0 if alpha > beta: break self._last_move_list.pop() return alpha
时间: 2023-06-18 11:04:16 浏览: 62
这段代码是一个博弈树的最大值搜索函数,用于在博弈树中搜索最优解。在搜索过程中,函数会在当前观察到的状态中找到所有可行的动作,然后对每个动作进行模拟,并递归地调用_min函数来搜索下一层。如果找到了更优的解,就更新alpha的值。如果alpha的值大于beta,就退出搜索,返回最优解。如果已经达到搜索的最大深度,就调用评估函数来计算当前状态的分数,并返回该分数。
这段代码的逻辑是比较清晰的,可以通过递归的方式来搜索整个博弈树,找到最优解。同时,使用alpha-beta剪枝算法可以大大减少搜索的时间,提高搜索效率。
相关问题
def _min(self, obs, last_move, alpha, beta, depth): self._last_move_list.append(last_move) if depth == 0: score_atk, score_def = self.evaluate(obs) self._last_move_list.pop() score = score_atk if score_atk > score_def else -score_def return score pos_list = self.generate(obs) for i, j in pos_list: obs[i][j] = -self.color value = self._max(obs, (i, j), alpha, beta, depth - 1) # print((i, j), value) if value < beta: beta = value obs[i][j] = 0 if alpha > beta: break # this indicates that the parent node (belongs to max layer) will select a node with value # no less than alpha, however, the value of child selected in this node (belongs to min layer) # will no more than beta <= alpha, so there is no need to search this node self._last_move_list.pop() return beta
这是一个博弈树搜索算法中的极小化搜索函数,用于处理在博弈树搜索过程中的“最小化”层次。在这个函数中,输入参数 obs 表示当前的观察状态,last_move 表示上一步的落子位置,alpha 和 beta 分别表示当前的最优下限和上限,depth 表示当前的搜索深度。该函数会首先对当前状态进行评估,如果已经达到了最大搜索深度或者游戏已经结束,就会返回当前状态的得分。否则,它会生成下一步可能的落子位置,并遍历每一种可能的落子方案,递归调用极大化搜索函数 _max,获取对应的得分,并根据 alpha 和 beta 剪枝。具体地,如果当前得分小于 beta,就更新 beta 为当前得分;如果 alpha 大于等于 beta,就可以直接退出循环,因为当前搜索的子树已经无法对极大值产生影响。最后,该函数返回 beta 作为当前状态的得分。
Could not find a version that satisfies the requirement obs (from versions: none)
"Could not find a version that satisfies the requirement obs (from versions: none)" 这个问题是由于找不到满足要求的 obs 版本导致的。
通常这个问题是由于网络不稳定造成的。一种解决方法是使用镜像源来安装包。可以使用以下命令来安装 obs 包:
pip install obs -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
这个命令会从豆瓣镜像源安装 obs 包,可以解决找不到版本的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement xxx 的问题](https://blog.csdn.net/weixin_42295282/article/details/114287826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement XXX解决方法](https://blog.csdn.net/qq_45758854/article/details/115578939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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