极小极大搜索算法是一种用于在博弈类问题中寻找最佳决策路径的算法，尤其适用于两人的零和游戏。它通过递归的方式在决策树中探索可能的未来状态，并选择有利于自身的操作。接下来，我将通过以下几个部分详细介绍极小极大搜索算法的实现过程以及相关技术要点。
### 背景描述
在游戏理论中，极小极大搜索算法旨在实现智能体间的对抗决策，在类似国际象棋、围棋等复杂游戏中具备广泛应用。算法的基本思路是通过逆向思维，评估
定义：极大极小值算法（摘自百度百科） Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。========================= 谈一下我的理解： 刚开始看极大极小算法的时候，说实话并不是很理解。其实通俗的意思：既然是博弈，那必然要使自己的利益最大化，也就是想将自己分数得的尽可能的高，而对手是尽可能的去选取
极大极小搜索，即minimax搜索算法，专门用来做博弈论的问题的暴力.多被称为对抗搜索算法.这个搜索算法的基本思想就是分两层，一层是先手，记为a，还有一层是后手，记为b.这个搜索是认为这a与b的利益关系是对立的，即假设a要是分数更大，b就要是分数更小.而且这两个人都是用最优策略.对，就是这样.假设我们现在有一道题，给出一串数列，有两个选手按顺序选数，也就是一个选手选了ai，接下来另一个选手就必须选
1. 极小极大搜索方法 一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度范围内进行深度优先搜索。 假设：A和Ｂ对弈，轮到Ａ走棋了，那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法，
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2023-12-09 23:15:31
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这是人工智能的一个方向，主要是在跟计算机在下棋，所以你应该从计算机的角度去思考问题，下面这篇文章是转载滴：这样策略本质上使用的是深度搜索策略，所以一般可以使用递归的方法来实现。在搜索过程中，对本方有利的搜索点上应该取极大值，而对本方不利的搜索点上应该取极小值。（主要是指计算机方）极小值和极大值都是相对而言的。在搜索过程中需要合理的控制搜索深度，搜索的深度越深，效率越低，但是一般来说，走法越好。极大
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2023-07-04 19:30:33
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# 极小极大算法在 Python 中的应用
极小极大算法（Minimax Algorithm）是一种用于决策树的算法，广泛应用于两个玩家的零和游戏（zero-sum game），如井字棋、国际象棋和围棋等。该算法的目标是最大化个体的最小收益，确保在对手的最佳策略下，仍能够获得最大的可能收益。本文将介绍极小极大算法的基本原理，并展示其在 Python 中的实现，包括代码示例和类图。
## 极小极
这次为大家带来数论中一个比较简单但是很重要的专题。极值定理：<1>极大极小值定理： 极大值：如果N个正数的和X1+X2+X3+…+XN=S(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，乘积Z1Z2Z3…ZN有最大值：(S/N)N。 极小值：如果N个正数的积X1X2X3…XN=K(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，和X1+X2+X3+…+XN有最小值：。<2>最小数
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2024-04-24 12:54:14
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sift算法中有一步就是求空间极值点
import numpy as np
def getjizhi(inputs,pad=1,space=1):#输入矩阵，求取范围,边界距离
output=[]
inputs=np.array(inputs)
size=inputs.shape
if len(size) is 1:
pass
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2023-07-02 20:37:36
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# JAVA 极小极大算法科普
极小极大算法（Minimax Algorithm）是一种用于决定最优策略的算法，广泛应用于博弈论和人工智能的游戏中。它通过模拟敌方的最优策略来选择自己的最佳行动，确保在两位玩家（通常是“我”和“计算机”）之间实现最佳结果。本文将通过代码示例和图示来深入探讨这一算法，同时使用 Java 编写的相关实现。
## 极小极大算法的基本原理
极小极大算法的核心思想是：在
https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/7082112.html?from=singlemessage&isappinstalled=0python井字棋（TicTacToe）_读懂极大极小搜索和α-β剪枝https://blog.csdn.net/housong_csdn/article/details/73920746
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2018-09-20 15:10:52
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1. 前言极小化极大算法是基于决策树和搜索的智能系统中的典型算法，可用于指导井字棋、黑白棋、五子棋等经典完全信息零和博弈。虽在学生时代学习过极小化极大算法，但时过境迁，思量该算法的来龙去脉已然如雾里探花水中望月。近来自学人工智能算法，恰好又一次接触到了该算法，也算与其有缘，理应将其悉数记下。下文将以井字棋为例详细说明该算法原理。2. 博弈树2.1 井字棋井字棋(Tic-Tac-Toe)是由两个玩家
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2024-01-08 18:20:12
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极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量
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2024-01-18 15:57:40
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极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量守恒，就像本身两个玩家都有1点，最后输家要将他的1点给赢家，
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2024-06-14 11:39:29
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1、部分概念1、零和游戏（Zero-sum Game）：你死我活，一方胜利代表另一方失败。2、完全信息（Perfect Information）：玩家知道之前所有的步骤。比如象棋。2、开始游戏Max代表自己，Min代表对手，通过树状图的方式把每种可能列出来我们要对每一个结果给一个分数，这个分数是对“我”而言的，站在我的角度上的分数。就是Utility的返回值。赢了就是+1，输了就是-1，平局为0；
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2023-12-01 11:59:19
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参考链接：https://www.cnblogs.com/nwpuacmteams/articles/5697873.html 极小极大搜索 的个人理解（alpha-beta剪枝）：https://www.cnblogs.com/Mathics/p/4100059.html 代码+注释： 1 #in
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2020-05-13 21:27:00
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2评论
一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。比如，在五棋子游戏中，在棋盘上不靠近其他棋子的方格中下子将是糟糕的举动，因此会被跳过，而不会导致搜索结果失败。
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2022-12-18 00:17:34
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访问【WRITE-BUG数字空间】_[内附完整源码和文档]玩家目标是吃掉所有豆豆，途中，若玩家撞到怪兽则游戏结束。游戏中存在超级豆子，吃到后，所有怪兽静止，且玩家进入无敌状态（可撞怪兽使之回到初始位置）。玩家可使用键盘方向键进行选择、控制移动，回车键确定，Esc 键返回，空格键暂停。控制台小游戏——吃豆豆 一、概述 1.1 主要内容： 以吃豆豆大作战基础参考，实现了运行在 Windows 控制台下
目录第一阶段 优化sql和索引第二阶段 搭建缓存第三阶段 读写分离第四阶段 利用分区表第五阶段 垂直拆分第六阶段 水平拆分大家在面试的时候，是否遭遇过，面试官询问你们是如何进行数据库优化的?那这个问题应该怎么答呢？其实写这个题材的原因是我这几天看到各公众号转的一篇数据库调优的知识（不上链接了），我就稍微翻了几下，上面动不动就来说要对数据库进行水平拆分，我就想反问各位读者，你们几个人经历过水平拆分?
一、算法原理研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性
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2023-10-27 08:24:14
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图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。看了两篇文章：Large-Scale Image Retrieval with Attentive Deep Local Features https://arxiv.org/pdf/1612.06321v4.pdfAggregated Deep Local Features for Remote Sens
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2023-09-06 11:29:38
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