Как наиболее эффективно сократить дерево поиска в игре Реверси?

Question

AzureAviator

python , алгоритмы

Как наиболее эффективно сократить дерево поиска в игре Реверси?

Я разработал программу решателя для игры реверси, которая перебирает все возможные комбинации до заданной глубины, оценивает позиции и с помощью алгоритма минимакс определяет лучший ход. Однако у меня возникла проблема: при глубине 4-6 программа работает нормально, но может достигать глубины до 12, при этом на глубине 6 она иногда использует всю оперативную память компьютера (16 гигабайт).

Как лучше всего оптимизировать обрезку дерева поиска? У меня есть несколько идей:

1. Перебрать все комбинации до глубины 4 и оценить ходы с помощью минимакса. Затем начать обрезку: на первой глубине выбрать 5 лучших продолжений, а остальные удалить. После этого перестроить дерево, увеличив глубину на 1, и снова оценить ходы. То же самое сделать на второй глубине с выбором 5 лучших продолжений. Таким образом, мы удалим значительную часть дерева, после чего можем продолжить перебор с увеличением глубины на 2 и повторить обрезку.

2. Перебрать комбинации до глубины 4, построить дерево и оценить его с помощью минимакса. Затем запомнить лучшее продолжение и удалить его из дерева, повторяя процесс 1000 раз для получения 1000 лучших продолжений, чтобы затем проанализировать их на большей глубине. В результате из 50,000 вариантов останется только 1000.

Может, у вас есть другие идеи для эффективной обрезки дерева поиска?

23 февраля 2025 г. 18:14

Ответы на вопрос 1

Похожие вопросы

Answer 1

Для оптимизации дерева поиска в игре Реверси существуют несколько методов, которые помогут значительно сократить объем вычислений и использование оперативной памяти. Вот несколько подходов, которые можно рассмотреть:

1. **Алгоритм Альфа-Бета обрезки**:
Это один из наиболее эффективных методов сокращения дерева поиска. Альфа-Бета обрезка позволяет избежать проверки многих веток дерева, учитывая значения уже оцененных узлов. Если текущая ветка не может привести к лучшему результату, чем другие уже оцененные ветки, она просто игнорируется. Это часто позволяет увеличить глубину поиска при том же количестве вычислений.

2. **Позиционная оценка и эвристики**:
Используйте более продвинутые алгоритмы оценки позиции, чтобы улучшить результаты и отобрать более перспективные ходы. Например, можно оценивать позиции по нескольким критериям (например, количество фишек, контроль над углами, и т.д.). Более точные оценки могут помочь программе сосредоточиться на более обещающих хадах на ранних этапах.

3. **Применение метода "разделяй и властвуй"**:
Сначала вы можете полностью исследовать малые поддеревья или определенные ключевые ходы и только затем применять более глубокий поиск только к наиболее многообещающим вариантам. Вы можете отслеживать, какие ветки приводят к наиболее успешным позициям, и фокусироваться на них.

4. **Мультипоточность**:
Если ваша программа позволяет, используйте многопоточность для параллельного анализа различных веток дерева. Это может помочь лучше распределить нагрузку на память и ускорить время вычисления.

5. **Сохранение состояния**:
Для каждой позиции сохраняйте результаты уже оцененных узлов (например, с помощью хеш-таблиц). Это поможет избежать повторных оценок одних и тех же позиций. К этому методу также относится использование Transposition Tables для хранения результатов оценок и находящихся на стыке вариантов.

6. **Динамическая обрезка**:
Вместо того, чтобы фиксировать количество продолжений для обрезки (например, 5 лучших), можно использовать динамическую обрезку на основе текущей оценки, что может более адаптивно реагировать на позиции.

7. **Смешанный подход**:
Вы можете попробовать комбинировать идеи. Например, сначала оценить позиции до глубины 4, затем применить альфа-бета обрезку и только на отобранных наилучших ходах использовать вашу вторичную оценку.

8. **Использование машинного обучения**:
Если у вас есть возможность, обучите нейронную сеть (или используйте уже существующую) для оценки позиций, что, как правило, оказывается более эффективным, чем ручные эвристики.

Использование этих подходов может значительно оптимизировать вашу программу решателя для Реверси и сократить использование ресурсов.