游戏的最优策略 | 2套

简介

游戏的最优策略一直是游戏开发者和玩家所关注和探索的问题。在游戏中，玩家的胜利与否取决于他们的决策和行动。因此，为了获得最高胜率，需要制定最优策略。

本文将介绍两种常见的游戏最优策略方法：Alpha-Beta剪枝和蒙特卡罗树搜索，希望能为你的游戏开发带来帮助。

Alpha-Beta剪枝

Alpha-Beta剪枝是一种随着搜索的深度增加而递归搜索可能最优解的算法。最初用于计算机博弈，尤其是博弈树搜索。

在Alpha-Beta剪枝算法中，首先设定两个值 - alpha和beta，它们代表被搜索点的实际价值的下限和上限。在每一轮的递归中，算法使用alpha/beta对搜索到的节点进行评估，检查它是否能够导致更好的选择。如果当前搜索值包含在alpha和beta之间，就可以剪枝，跳过不必要的搜索。

下面是示例代码：

def alphabeta(node, depth, alpha, beta, max_player):
    if depth == 0 or node.is_terminal():
        return node.value
    if max_player:
        v = -math.inf
        for child in node.children():
            v = max(v, alphabeta(child, depth - 1, alpha, beta, False))
            alpha = max(alpha, v)
            if alpha >= beta:
                break
        return v
    else:
        v = math.inf
        for child in node.children():
            v = min(v, alphabeta(child, depth - 1, alpha, beta, True))
            beta = min(beta, v)
            if alpha >= beta:
                break
        return v

蒙特卡罗树搜索

蒙特卡罗树搜索是一种基于模拟思维的搜索方法，特别适用于那些可以在不了解完整游戏规则的情况下开始游戏的情况。

搜索过程通过模拟多次游戏来生成搜索树，并使用经验策略（如UCB算法）来决定那个子节点将被探索和扩展搜索。

蒙特卡罗树搜索通常由四个阶段构成：选择，扩展，模拟和回溯。

下面是示例代码：

def monte_carlo_tree_search(node):
    while time_left():
        leaf = selection(node)
        expand(leaf)
        reward = simulate(leaf)
        backpropagate(leaf, reward)
    return best_child(node).action

结论

以上是两个常见的游戏最优策略方法，还有其他一些可供选择，例如迭代加深和遗传算法。我们应该根据最终目标、时间限制和其他因素来选择最合适的方法。