对抗搜索与博弈算法：从极小极大到蒙特卡洛方法

“人工智能导论：第二章 对抗搜索.ppt” 本资料主要讲解了人工智能领域中的对抗搜索，特别是在博弈问题中的应用。对抗搜索是两个人工智能体之间进行决策的过程，通常在具有竞争性的环境中，如棋类游戏。在这个场景中，每个玩家的目标是最大化自己的利益，同时最小化对手的利益。 首先，博弈问题被定义为双人游戏，其中每一步由一个玩家执行，且双方都能完全了解游戏的状态。典型的例子包括分钱币问题和中国象棋。分钱币问题展示了如何在一个有限的决策树中找到最优策略，而中国象棋的例子则说明了在复杂游戏中穷举所有可能的走法几乎是不可能的。 接下来，资料介绍了极小极大算法，这是一种经典的决策策略，用于解决两个玩家的零和博弈。玩家一方试图最大化其期望结果（极大），而另一方则尝试最小化（极小）。通过构建博弈树并深度优先搜索，极小极大算法可以预测对手的可能动作，从而制定策略。 然而，极小极大算法在面对大规模搜索空间时效率低下，因此引入了α-β剪枝技术来优化。α代表最大可能的损失，β代表最小可能的收益。当某个节点的下界（α）小于或等于其父节点的上界，或者其上界（β）大于或等于其父节点的下界时，可以剪掉这部分分支，从而减少搜索的无用功。 随后，资料提到了α-β剪枝在围棋等复杂游戏中的局限性，主要是因为它高度依赖于局面评估的准确性和大量的专家知识输入。这导致了局面评估问题、知识的统一性问题以及需要人工整理的困难。 为了解决这些问题，蒙特卡洛博弈方法应运而生。这种方法基于概率模型，通过大量随机模拟游戏的结束状态来估计策略的优劣。在围棋这样的游戏中，每个玩家的落子可以视为马尔科夫过程中的一个状态转移，通过蒙特卡洛方法，可以不需要深入搜索整个决策树，而是通过大量随机采样来估算最优策略。 这一章讲述了对抗搜索的基本概念，包括博弈问题、极小极大算法、α-β剪枝以及蒙特卡洛方法，这些都是人工智能在解决决策问题，特别是棋类游戏中的关键技术和理论基础。