博弈树搜索与最小最大策略

"本次课程主要讨论博弈树搜索在人工智能中的应用。博弈树是表示游戏状态和决策过程的树形结构，而最小化极大算法（Minimax strategy）是解决这类问题的关键策略。此外，Alpha-beta剪枝是提高搜索效率的重要优化技术，而评估函数则是决定搜索方向的关键因素。课程还将引入约束满足问题（CSP）的相关概念，并推荐阅读《人工智能》一书的第6.1、6.2、6.3章。幻灯片内容源自Sheila McIlraith和Y. Liu的教学资料。" 博弈树搜索是人工智能领域解决具有对抗性质问题的一种重要方法，特别是在多智能体系统中，当存在其他与你利益冲突的代理时。博弈树的概念描绘了所有可能的游戏路径，每个节点代表一个游戏状态，边则代表玩家可能做出的决策。这种树状结构允许我们系统地探索各种可能的未来情况。 在博弈中，关键特征包括有多个玩家，每个玩家都有自己的目标并试图影响游戏结果。通常，博弈被分为两个玩家之间进行，且游戏状态和决策可以被离散化，即它们可以映射到有限的、离散的值上。此外，大多数博弈都是有限的，意味着存在有限的状态数量和可能的决策。 博弈的另一个关键属性是零和性，这意味着一个玩家的收益等于另一个玩家的损失，这使得博弈具有完全竞争性。在这种情况下，玩家必须预测对手的策略来制定自己的最佳策略，而对手同样会预测你的策略，形成一种复杂的相互影响。 最小化极大算法是解决这种问题的基本策略。它假设一个玩家（通常称为最大化玩家）试图最大化其可能的收益，而另一个玩家（最小化玩家）则试图最小化这个收益。通过递归地对每个玩家的最好和最坏结果进行评估，可以确定最优决策。 然而，对于深度较大的博弈树，最小化极大算法的效率较低，因为它需要遍历所有可能的分支。为了解决这个问题，引入了Alpha-beta剪枝技术。Alpha-beta剪枝通过提前消除不会影响最终结果的子树，大大减少了需要评估的节点数量，从而提高了搜索速度。 评估函数是博弈树搜索中的另一个核心组件。它用于在无法完全计算出游戏结果的情况下，为当前游戏状态分配一个数值，以帮助决策。一个好的评估函数能够捕捉到游戏的关键特性，如优势地位、控制权和时间价值等。 Lec 8 博弈树搜索1的课程内容涵盖了博弈理论的基础知识，包括博弈树、最小化极大算法、Alpha-beta剪枝以及评估函数。这些知识对于理解和解决具有对抗性的决策问题至关重要，也为进一步学习约束满足问题和其他高级人工智能技术打下了基础。