Negamax - Negamax - Wikipedia

Negamax arama, şunun bir varyant şeklidir minimax dayalı arama sıfır toplam bir mülkiyet iki oyunculu oyun.

Bu algoritma şu gerçeğe dayanır: uygulamasını basitleştirmek için minimax algoritması. Daha doğrusu, böyle bir oyunda A oyuncusu için bir konumun değeri, B oyuncusu için değerin olumsuzlanmasıdır. Dolayısıyla, hareket halindeki oyuncu, hareketten kaynaklanan değerin olumsuzlamasını maksimize eden bir hareket arar: bu halef konum tanım gereği rakip tarafından değerlendirilmiş olmalıdır. Önceki cümlenin mantığı, A veya B'nin hareket halinde olmasına bakılmaksızın çalışır. Bu, her iki konumu da değerlendirmek için tek bir prosedürün kullanılabileceği anlamına gelir. Bu, minimax'a göre bir kodlama basitleştirmesidir; bu, A'nın maksimum değerli ardılla hareketi seçmesini, B'nin ise minimum değerli ardılla hareketi seçmesini gerektirir.

İle karıştırılmamalıdır Negascout, minimax veya negamax değerini hızlı bir şekilde hesaplamak için bir algoritma, alfa-beta budama 1980'lerde keşfedildi. Alfa-beta budamanın başlı başına, belirli ilginç olmayan pozisyonları aramaktan kaçınarak bir pozisyonun minimum veya negamax değerini hızlı bir şekilde hesaplamanın bir yolu olduğunu unutmayın.

Çoğu düşmanca arama motorlar bir tür negamax araması kullanılarak kodlanır.

Negamax temel algoritması

Basit negamax algoritmasını (yani, alfa-beta budama olmadan) gösteren animasyonlu bir pedagojik örnek. Oyun ağacı aramasını gerçekleştiren kişi, oyunun mevcut durumundan ilk önce hareket etmesi gereken kişi olarak kabul edilir (oyuncu bu durumda)

NegaMax, minimax arama algoritmasıyla kullanılanlarla aynı oyun ağaçları üzerinde çalışır. Ağaçtaki her düğüm ve kök düğüm, iki oyunculu bir oyunun oyun durumlarıdır (oyun tahtası yapılandırması gibi). Alt düğümlere geçişler, belirli bir düğümden oynamak üzere olan bir oyuncunun kullanabileceği hamleleri temsil eder.

Negamax arama hedefi, kök düğümde oynayan oyuncu için düğüm puanı değerini bulmaktır. sözde kod aşağıda negamax temel algoritması gösterilmektedir,[1] maksimum arama derinliği için yapılandırılabilir bir sınırla:

işlevi negamax (düğüm, derinlik, renk) dır-dir    Eğer derinlik = 0 veya düğüm bir terminal düğümüdür sonra        dönüş renk × düğüm değerinin buluşsal değeri: = −∞ her biri için düğümün çocuğu yapmak        değer: = maks (değer, −negamax (çocuk, derinlik - 1, −renk)) dönüş değer
(* Oyuncu A'nın kök düğümü için ilk çağrı *)negamax (kökDüğümü, derinlik, 1)
(* Oyuncu B'nin kök düğümü için ilk çağrı *)negamax (rootNode, derinlik, −1)

Kök düğüm, puanını hemen alt düğümlerinden birinden devralır. Nihayetinde kök düğümün en iyi puanını belirleyen alt düğüm aynı zamanda oynanacak en iyi hamleyi temsil eder. Gösterilen negamax işlevi yalnızca düğümün en iyi puanını döndürse de, pratik negamax uygulamaları kök düğüm için hem en iyi hareketi hem de en iyi puanı koruyacak ve döndürecektir. Kök olmayan düğümler için yalnızca düğümün en iyi puanı önemlidir. Ve bir düğümün en iyi hareketi, kök olmayan düğümleri korumak veya geri getirmek için gerekli değildir.

Kafa karıştırıcı olabilecek şey, mevcut düğümün sezgisel değerinin nasıl hesaplandığıdır. Bu uygulamada, bu değer her zaman renk değeri bir olan oyuncu A'nın bakış açısından hesaplanır. Diğer bir deyişle, daha yüksek sezgisel değerler her zaman A oyuncusu için daha uygun durumları temsil eder. Bu, normal ile aynı davranıştır. minimax algoritması. Sezgisel değer, negamax ve renk parametresi tarafından yapılan değer olumsuzluğu nedeniyle bir düğümün dönüş değeriyle aynı olmayabilir. Negamax düğümünün dönüş değeri, düğümün mevcut oynatıcısının bakış açısından sezgisel bir puandır.

Negamax puanları, A oyuncusunun oynamak üzere olduğu ve A oyuncusunun minimum maksimum eşdeğerinde maksimize eden oyuncu olduğu düğümler için minimum puanlarla eşleşir. Negamax her zaman tüm düğümleri için maksimum değeri arar. Bu nedenle, oyuncu B düğümleri için minimum puan, negamax puanının olumsuzluğudur. Oyuncu B, minimum eşdeğerde küçültücü oyuncudur.

Negamax uygulamalarındaki varyasyonlar, renk parametresini atlayabilir. Bu durumda, sezgisel değerlendirme işlevi, düğümün geçerli oynatıcısının bakış açısından değerleri döndürmelidir.

Alfa beta budama ile Negamax

Alfa beta budama ile negamax algoritmasını gösteren animasyonlu bir pedagojik örnek. Oyun ağacı aramasını gerçekleştiren kişi, oyunun mevcut durumundan ilk önce hareket etmesi gereken kişi olarak kabul edilir (oyuncu bu durumda)

İçin algoritma optimizasyonları minimax Negamax için de aynı şekilde geçerlidir. Alfa beta budama negamax algoritmasının bir arama ağacında değerlendirdiği düğüm sayısını, minimax algoritmasıyla kullanımına benzer bir şekilde azaltabilir.

Alfa beta budama ile derinlik sınırlı negamax araması için sözde kod aşağıdaki gibidir:[1]

işlevi negamax (düğüm, derinlik, α, β, renk) dır-dir    Eğer derinlik = 0 veya düğüm bir terminal düğümüdür sonra        dönüş renk × childNodes düğümünün sezgisel değeri: = generateMoves (node) childNodes: = orderMoves (childNodes) değeri: = −∞ her biri için childNodes'taki çocuk yapmak        değer: = maks (değer, −negamax (çocuk, derinlik - 1, −β, −α, −color)) α: = maks (α, değer) Eğer α ≥ β sonra            kırmak (* ayırmak *)    dönüş değer
(* Oyuncu A'nın kök düğümü için ilk çağrı *)negamax (rootNode, derinlik, −∞, + ∞, 1)

Alfa (α) ve beta (β), belirli bir ağaç derinliğindeki alt düğüm değerleri için alt ve üst sınırları temsil eder. Negamax, kök düğüm için α ve β bağımsız değişkenlerini mümkün olan en düşük ve en yüksek değerlere ayarlar. Gibi diğer arama algoritmaları Negascout ve MTD-f, ağaç arama performansını daha da iyileştirmek için α ve β'yi alternatif değerlerle başlatabilir.

Negamax, alfa / beta aralığı dışında bir alt düğüm değeriyle karşılaştığında, negamax araması, oyun ağacının bazı kısımlarını keşiften ayırır. Kesmeler, düğüm dönüş değerine göre örtüktür. Başlangıçtaki α ve β aralığında bulunan bir düğüm değeri, düğümün tam (veya doğru) değeridir. Bu değer, negamax temel algoritmasının kesinti olmaksızın ve herhangi bir α ve β sınırları olmadan döndüreceği sonuçla aynıdır. Bir düğüm dönüş değeri aralık dışındaysa, değer düğümün tam değeri için bir üst (değer ≤ α ise) veya daha düşük (değer ≥ β ise) sınırı temsil eder. Alfa-beta budaması, sonuçta herhangi bir değere bağlı sonucu atar. Bu tür değerler, negamax değerinin kök düğümüne katkıda bulunmaz veya onu etkilemez.

Bu sözde kod, alfa-beta budamasının başarısız-yumuşak varyasyonunu gösterir. Fail-soft hiçbir zaman bir düğüm değeri olarak doğrudan α veya β döndürmez. Bu nedenle, bir düğüm değeri, bir negamax işlevi çağrısıyla ayarlanan ilk a ve β aralığı sınırlarının dışında olabilir. Aksine, başarısız alfa-beta budaması her zaman α ve β aralığındaki bir düğüm değerini sınırlar.

Bu uygulama aynı zamanda, foreach döngüsü alt düğümleri değerlendiren. Sıralamayı taşı[2] düğümün puanını veren en olası alt düğümleri tahmin etmeye çalışan alfa beta budama için bir optimizasyondur. Algoritma önce bu alt düğümleri arar. İyi tahminlerin sonucu daha erkendir ve daha sık alfa / beta kesintileri meydana gelir, böylece ek oyun ağacı dalları ve arama ağacından kalan alt düğümler budanır.

Alfa beta budama ve aktarım tablolarıyla Negamax

Transpozisyon tabloları seçici olarak hatırlamak oyun ağacındaki düğümlerin değerleri. Transpozisyon belirli bir oyun tahtası pozisyonuna farklı oyun hamle dizileriyle birden fazla yoldan ulaşılabileceğine dair bir terim referansıdır.

Negamax oyun ağacını aradığında ve aynı düğümle birden çok kez karşılaştığında, bir aktarım tablosu düğümün daha önce hesaplanmış bir değerini döndürebilir ve düğüm değerinin potansiyel olarak uzun ve yinelenen yeniden hesaplamasını atlayabilir. Negamax performansı, özellikle belirli bir düğüme ortak olan birçok yola sahip oyun ağaçları için artar.

Alfa / beta budama ile negamax'a transpozisyon tablosu fonksiyonları ekleyen sözde kod aşağıdaki gibi verilir:[1]

işlevi negamax (düğüm, derinlik, α, β, renk) dır-dir    alphaOrig: = α (* Transpozisyon Tablosu Araması; düğüm ttEntry * için arama anahtarıdır)    ttEntry: = transpositionTableLookup (düğüm) Eğer ttEntry geçerlidir ve ttEntry.depth ≥ derinlik sonra        Eğer ttEntry.flag = TAM sonra            dönüş ttEntry.value Aksi takdirde ttEntry.flag = LOWERBOUND sonra            α: = max (α, ttEntry.value) Aksi takdirde ttEntry.flag = UPPERBOUND sonra            β: = min (β, ttEntry.value) Eğer α ≥ β sonra            dönüş ttEntry.value Eğer derinlik = 0 veya düğüm bir terminal düğümüdür sonra        dönüş renk × childNodes düğümünün sezgisel değeri: = generateMoves (node) childNodes: = orderMoves (childNodes) değeri: = −∞ her biri için childNodes'taki çocuk yapmak        değer: = maks (değer, −negamax (çocuk, derinlik - 1, −β, −α, −color)) α: = maks (α, değer) Eğer α ≥ β sonra            kırmak    (* Transpozisyon Tablo Deposu; düğüm ttEntry * için arama anahtarıdır)    ttEntry.value: = değer Eğer değer ≤ alphaOrig sonra        ttEntry.flag: = UPPERBOUND Aksi takdirde değer ≥ β sonra        ttEntry.flag: = LOWERBOUND Başka        ttEntry.flag: = EXACT ttEntry.depth: = derinlik aktarımıTableStore (düğüm, ttEntry) dönüş değer
(* Oyuncu A'nın kök düğümü için ilk çağrı *)negamax (rootNode, derinlik, −∞, + ∞, 1)

Negamax'ta alfa / beta budama ve maksimum arama derinliği kısıtlamaları, bir oyun ağacındaki düğümlerin kısmi, hatalı ve tamamen atlanmış değerlendirmesine neden olabilir. Bu, negamax için aktarım tablosu optimizasyonları eklemeyi zorlaştırır. Yalnızca düğümün izini sürmek yetersiz değer Tabloda çünkü değer düğümün gerçek değeri olmayabilir. Bu nedenle kod, aşağıdaki ilişkiyi korumalı ve geri yüklemelidir: değer alfa / beta parametreleri ve her transpozisyon tablosu girişi için arama derinliği ile.

Aktarım tabloları tipik olarak kayıplıdır ve tablolarındaki belirli oyun ağacı düğümlerinin önceki değerlerini çıkarır veya bunların üzerine yazar. Negamax ziyaretleri düğüm sayısı genellikle aktarım tablosu boyutunu çok aştığı için bu gereklidir. Kaybolan veya atlanan tablo girişleri kritik değildir ve negamax sonucunu etkilemeyecektir. Ancak, kayıp girdiler, negamax'ın belirli oyun ağacı düğüm değerlerini daha sık yeniden hesaplamasını gerektirebilir ve bu da performansı etkileyebilir.

Referanslar

  • George T. Heineman; Gary Pollice ve Stanley Selkow (2008). "Bölüm 7: Yapay Zekada Yol Bulma". Özetle Algoritmalar. Oreilly Media. s. 213–217. ISBN  978-0-596-51624-6.
  • John P. Fishburn (1984). "Ek A: α-β Aramasının Bazı Optimizasyonları". Dağıtık Algoritmalarda Hızlanma Analizi (1981 Doktora tezinin revizyonu). UMI Research Press. s. 107–111. ISBN  0-8357-1527-2.
  1. ^ a b c Breuker, Dennis M. Oyunlarda Arama ve Bellek, Maastricht Üniversitesi, 16 Ekim 1998
  2. ^ Schaeffer, Jonathan Pratikte Geçmiş Sezgisel ve Alfa-Beta Arama Geliştirmeleri, Örüntü Analizi ve Makine Zekası Üzerine IEEE İşlemleri, 1989

Dış bağlantılar