比起极小--极大法来,α-β剪枝法增大了找不到最佳走步的危险性,但其效率较高。()此题为判断题(对,错)。

题目
比起极小--极大法来,α-β剪枝法增大了找不到最佳走步的危险性,但其效率较高。()

此题为判断题(对,错)。


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  • 第1题:

    下面对Alpha-Beta剪枝搜索算法描述中,哪句描述是不正确的()

    A.剪枝本身不影响算法输出结果

    B.节点先后次序会影响剪枝效率

    C.节点先后次序不会影响剪枝效率

    D.在大多数情况下,剪枝会提高算法效率


    C

  • 第2题:

    7、下面对Alpha-Beta剪枝搜索算法描述中,哪句描述是不正确的()

    A.剪枝本身不影响算法输出结果

    B.节点先后次序会影响剪枝效率

    C.节点先后次序不会影响剪枝效率

    D.在大多数情况下,剪枝会提高算法效率


    错误

  • 第3题:

    11、AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高


    错误解析:将搜索树平均分枝因子数记作b ,搜索深度记作 d ,那么采用极大极小算法搜索的节点数为,如图d为偶数:d为奇数:这个数字大约是极大极小算法搜索节点数的平方根的2 倍左右。那么根据公式为:由于A lpha -Beta 剪枝与节点的排列顺序高度相关寻找有效手段将候选着法排列调整为剪枝效率更高的顺序就显得尤为重要了。minimax算法1、首先确定最大搜索深度D,D可能达到终局,也可能是一个中间格局。2、在最大深度为D的格局树叶子节点上,使用预定义的价值评价函数对叶子节点价值进行评价。3、自底向上为非叶子节点赋值。其中max节点取子节点最大值,min节点取子节点最小值。4、每次轮到我方时(此时必处在格局树的某个max节点),选择价值等于此max节点价值的那个子节点路径。总,Minimax一般是寻找一个局部最优解而不是全局最优解,搜索深度越大越可能找到更好的解,但计算耗时会呈指数级膨胀。也是因为无法一次构造出完整的格局树,所以真实问题中Minimax一般是边对弈边计算局部格局树,而不是只计算一次,但已计算的中间结果可以缓存。AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高,说法太绝对,双方都有各自的高效率,所以本题是错的

  • 第4题:

    以下关于α-β剪枝说法正确的是()。

    A.比较都是在极小节点和极大节点间进行的

    B.α-β剪枝方法搜索得到的最佳走步与极小化极大方法得到的结果完全一致。

    C.当只有一个节点的值“固定以后”,其值才能够向其父节点传递。

    D.比较时需要与“祖先层”节点比较,不只是与父辈节点比较。


    ABCD

  • 第5题:

    以下关于α-β剪枝说法正确的是

    A.比较都是在极小节点和极大节点间进行的

    B.在比较时需要与“祖先层”节点比较,不只是与父辈节点比较。

    C.当只有一个节点的值“固定以后”,其值才能够向其父节点传递。

    D.α-β剪枝方法搜索得到的最佳走步与极小化极大方法得到的结果完全一致。


    ABCD