matlab剪枝算法实列

在MATLAB中，可以使用alpha-beta剪枝算法来进行博弈树搜索的剪枝。下面是一个简单的示例代码：

function [bestMove] = alphaBetaPruning(board)
    bestMove = -inf; % 初始化最佳移动值为负无穷大
    alpha = -inf; % 初始化alpha值为负无穷大
    beta = inf; % 初始化beta值为正无穷大

    % 获取所有可能的移动
    possibleMoves = getMoves(board);

    for i = 1:length(possibleMoves)
        move = possibleMoves(i);
        newBoard = makeMove(board, move);

        % 调用alphaBetaMinimax函数进行递归搜索
        % 注意这里需要传入alpha和beta参数来进行剪枝
        value = alphaBetaMinimax(newBoard, alpha, beta, false);

        if value > bestMove
            bestMove = value;
        end
        
        if value > alpha
            alpha = value;
        end
        
        if alpha >= beta
            break; % 进行剪枝，不再搜索其他节点
        end
    end
end

function [value] = alphaBetaMinimax(board, alpha, beta, isMaximizingPlayer)
    % 在这里实现具体的游戏逻辑和评估函数
    % 根据当前状态进行局面评估，并返回对应的分数值
    % 如果游戏结束，则返回最终结果
    
    if isMaximizingPlayer
        % 最大化玩家的逻辑
    else
        % 最小化玩家的逻辑
    end
end

在上述代码中，`alphaBetaPruning`函数是主函数，用于调用`alphaBetaMinimax`函数进行递归搜索。`alphaBetaMinimax`函数根据具体的游戏逻辑实现了对局面的评估，并返回对应的分数值。在递归搜索过程中，根据当前节点的类型（最大化玩家或最小化玩家），更新alpha和beta的值，并根据alpha和beta的范围进行剪枝操作。