与或图搜索与博弈树：AO*算法与α-β剪枝

"这篇资料是关于吉林大学研究生人工智能课程中涉及的评价函数和博弈树搜索问题的讲解。主要内容包括评价函数的设计原则、对抗搜索问题的特性、与或图搜索算法AO*以及博弈树中的极小极大和α-β剪枝算法。" 在人工智能领域，评价函数是关键组件之一，特别是在解决博弈问题时。一个有效的评价函数能够评估给定棋局的状态，为AI提供决策依据。标题提到的"评价函数"是指在游戏过程中，用来估算当前局面对游戏目标价值的函数。它由C. E. Shannon在其早期的工作中提出概念，用于指导搜索算法进行更优的选择。 描述中指出，评价函数应该满足三个主要条件： 1. 对于游戏的终止状态，评价函数的排序应当与真实的效用函数一致，以确保AI选择最优的策略。 2. 计算效率至关重要，评价函数不应过于复杂，以免消耗过多的计算资源。 3. 对于非终止状态，评价函数应紧密关联于赢得游戏的概率，这样搜索过程才能导向更有利的局面。 接下来，资料提到了"对抗搜索问题"，这是指在两个或多个参与者之间的交互式决策问题，比如象棋游戏。在这些问题中，一个节点的解不仅依赖于单个后继节点，而是所有后继节点的组合，形成了“与”关系的网络，这被称为与或图搜索问题。这类问题的求解需要考虑对手的可能行动，通常涉及到动态的多步预测。 学习目标涵盖了与或图的启发式搜索算法AO*，这是一种结合了A*算法和与或图结构的搜索方法，旨在高效地找到问题的解。同时，博弈树搜索问题和极小极大方法以及α-β剪枝技术也被强调，这些是解决两玩家博弈问题的核心算法。极小极大方法用于模拟双方玩家的策略，而α-β剪枝则能有效地减少搜索空间，提高搜索效率。 难点在于理解和应用AO*算法以及α-β剪枝算法。掌握这些算法，不仅需要理解它们的原理，还应能在实际的博弈树中有效地应用它们，例如通过编程实现来解决五子棋等具体博弈问题。 这部分内容深入探讨了评价函数在构建智能博弈系统中的角色，以及如何利用与或图和博弈树搜索技术来解决具有对抗性的决策问题。这些知识对于理解和开发能够自我学习和适应的高级人工智能模型至关重要。