Очень многое зависит от оценочной функции, которая для большинства игр, представляющих интерес, является приближенной эвристической оценкой шансов на выигрыш одного из участников игры. Чем выше оценка, тем больше у него шансов выиграть и чем ниже оценка, тем больше шансов на выигрыш у его противника. Поскольку один из участников игры всегда стремится к высоким оценкам, а другой — к низким, мы дадим им имена МАКС и МИН соответственно. МАКС всегда выбирает ход с максимальной оценкой; в противоположность ему МИН всегда выбирает ход с минимальной оценкой. Пользуясь этим принципом (минимаксным принципом) и зная значения оценок для всех вершин "подножья" дерева поиска, можно определить оценки всех остальных вершин дерева. На рис. 15.2 показано, как это делается. На этом рисунке видно, что уровни позиций с ходом МАКС'а чередуются с уровнями позиций с ходом МИН'а. Оценки вершин нижнего уровня определяются при помощи оценочной функции. Оценки всех внутренних вершин можно определить, двигаясь снизу вверх от уровня к уровню, пока мы не достигнем корневой вершины. В результате, как видно из рис. 15.2, оценка корня оказывается равной 4, и, соответственно, лучшим ходом МАКС'а из позиции а — a-b. Лучший ответ МИН'а на этот ход — b-d, и т.д. Эту последовательность ходов называют также основным вариантом. Основной вариант показывает, какова "минимаксно-оптимальная" игра для обоих участников. Обратите внимание на то, что оценки всех позиций, входящих в основной вариант, совпадают.

Рис. 15.2. Статические (нижний уровень) и минимаксные рабочие оценки вершин дерева поиска. Выделенные ходы образуют основной вариант, т.е. минимаксно-оптимальную игру с обеих сторон.

Мы различаем два вида оценок: оценки вершин нижнего уровня и оценки внутренних вершин (рабочие оценки). Первые из них называются также "статическими", так как они вычисляются при помощи "статической" оценочной функции, в противоположность рабочим оценкам, получаемым "динамически" при распространении статических оценок вверх по дереву.

Правила распространения оценок можно сформулировать следующим образом. Будем обозначать статическую оценку позиции P через v(P), а ее рабочую оценку — через V(P). Пусть P1, …, Рn — разрешенные преемники позиции P. Тогда соотношения между статическими и рабочими оценками можно записать так:

V(P) = v(P)

если P — терминальная позиция дерева поиска (n=0)

 

если P — позиция с ходом МАКС'а

 

если P — позиция с ходом МИН'а

% Минимаксная процедура: минимакс( Поз, ЛучшПоз, Оц)

% Поз - позиция, Оц - ее минимаксная оценка;

% лучший ход из Поз ведет в позицию ЛучшПоз

минимакс( Поз, ЛучшПоз, Оц) :-

 оды( Поз, СписПоз), !,

  % СписПоз - список разрешенных ходов

 лучш( СписПоз, ЛучшПоз, Оц);

 стат_оц( Поз, Оц). % Поз не имеет преемников

лучш( [Поз], Поз, Оц) :-

 минимакс( Поз, _, Оц), !.

лучш( [Поз1 | СписПоз], ЛучшПоз, ЛучшОц) :-

 минимакс( Поз1, _, Оц1),

 лучш( СписПоз, Поз2, Оц2),

 выбор( Поз1, Оц1, Поз2, Оц2, ЛучшПоз, ЛучшОц).

выбор( Поз0, Оц0, Поз1, Оц1, Поз0, Оц0) :-

 ход_мина( Поз0), Оц > Оц1, !;

 ход_макса( Поз0), Оц < Оц1, !.

выбор( Поз0, Оц0, Поз1, Оц1, Поз1, Оц1).

Рис. 15.3. Упрощенная реализация минимаксного принципа.

Программа на Прологе, вычисляющая минимаксную рабочую оценку для некоторой заданной позиции, показана на рис. 15.3. Основное отношение этой программы —

минимакс( Поз, ЛучшПоз, Оц)

где Оц — минимаксная оценка позиции Поз, а ЛучшПоз — наилучшая позиция-преемник позиции Поз (лучший ход, позволяющий достигнуть оценки Оц). Отношение

ходы( Поз, СписПоз)

задает разрешенные ходы игры: СписПоз — это список разрешенных позиций-преемников позиции Поз. Предполагается, что цель ходы имеет неуспех, если Поз является терминальной поисковой позицией (листом дерева поиска). Отношение

лучш( СписПоз, ЛучшПоз, ЛучшОц)

выбирает из списка позиций-кандидатов СписПоз "наилучшую" позицию ЛучшПоз. ЛучшОц — оценка позиции ЛучшПоз, а следовательно, и позиции Поз. Под "наилучшей" оценкой мы понимаем либо максимальную, либо минимальную оценку, в зависимости от того, с чьей стороны ожидается ход.

<p>15.3. Альфа-бета алгоритм: эффективная реализация минимаксного принципа</p>
Перейти на страницу:

Похожие книги